/ 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_idpo_4iters_iter_1
Опубликована
6 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

0.001_idpo_4iters_iter_2

ShenaoZhang
Генерация текстаТекст → текст

Дообученная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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_idpo_4iters_iter_2 — диалоговая языковая модель Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Это четвёртый этап дообучения модели ShenaoZhang/0.001_idpo_4iters_iter_1 на датасете ShenaoZhang/0.001_idpo_4iters_dataset; модель поддерживает диалоги и генерацию текста, максимальный размер контекста — 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации ответов в диалогах и других текстовых продолжений. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — MIT. README не приводит подробностей об оценке качества и конкретных сценариях применения, поэтому их следует проверять на собственных данных.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание текстовых продолжений по подсказке
  • подготовка черновиков текстов
  • развёртывание диалогового помощника
  • эксперименты с дообучением на предпочтениях

Ограничения

README не содержит сведений об оценке качества, поэтому пригодность модели для конкретных задач следует проверять самостоятельно.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

0.001_idpo_4iters_iter_2

This model is a fine-tuned version of ShenaoZhang/0.001_idpo_4iters_iter_1 on the ShenaoZhang/0.001_idpo_4iters_dataset dataset.

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: 2
  • total_train_batch_size: 128
  • 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 4.36.2
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.15.2

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
6ec9a8c

0 моделей

    Создать бенчмарк