/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
0.001_4iters_bs256_nodpo_only4w_iter_3
Опубликована
27 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

0.001_4iters_bs256_nodpo_only4w_iter_4

ShenaoZhang
Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста и диалогового взаимодействия с контекстом до 32 768 токенов.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 апр 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

ShenaoZhang/0.001_4iters_bs256_nodpo_only4w_iter_4 — языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная на основе ShenaoZhang/0.001_4iters_bs256_nodpo_only4w_iter_3 на обновлённом и исходном наборах данных. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors.

Модель выпущена под лицензией MIT. Карточка не содержит сведений о конкретных сценариях применения, оценке качества или ограничениях, поэтому практические возможности сверх генерации текста и чата не уточняются.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ведение диалога с пользователем
  • составление ответов на текстовые вопросы

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки качества, подробностей обучающих наборов или специальных рекомендаций по использованию. Поддерживаемые языки не указаны.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

0.001_4iters_bs256_nodpo_only4w_iter_4

This model is a fine-tuned version of ShenaoZhang/0.001_4iters_bs256_nodpo_only4w_iter_3 on the updated and the original datasets.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-07
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 256
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.40.0
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
9a74124

0 моделей

    Создать бенчмарк