/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
0.001_idpo_noreplacerej_iter_1
Опубликована
8 апр 2024

0.001_idpo_noreplacerej_iter_2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста, дообученная на базе предыдущей итерации.

53скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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.

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_noreplacerej_iter_2 — дообученная диалоговая модель генерации текста на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она обучена на базе ShenaoZhang/0.001_idpo_noreplacerej_iter_1 на датасете ShenaoZhang/0.001_idpo_noreplacerej_dataset. Доступна в формате Safetensors, поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется по лицензии MIT.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате. Карточка не описывает конкретные сценарии применения, методику обучения или результаты оценки качества, поэтому её специализацию и сравнительные преимущества установить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • создание продолжений текста
  • развёртывание чат-модели с длинным контекстом

Ограничения

В README отсутствуют сведения о предназначении, оценке качества и ограничениях модели; её языковая специализация не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

0.001_idpo_noreplacerej_iter_2

This model is a fine-tuned version of ShenaoZhang/0.001_idpo_noreplacerej_iter_1 on the ShenaoZhang/0.001_idpo_noreplacerej_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
7bb3d7d

0 моделей