/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
My-Zephyr-7B-iter-1
Опубликована
2 июн 2024

My-Zephyr-7B-iter-2

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная диалоговая модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 июн 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

My-Zephyr-7B-iter-2 — диалоговая модель для генерации текста, созданная TTTXXX01 дообучением My-Zephyr-7B-iter-1 на обновлённом и исходном наборах данных. Она основана на плотной архитектуре Mistral и содержит 7,1 млрд параметров; модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов и поддерживает диалоговый режим. Подходит для ответов на запросы и генерации текста в чат-сценариях.

Модель распространяется по лицензии MIT. В README не приведены сведения об оценке качества и целевых сценариях обучения, поэтому её результаты для конкретных задач следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в чат-интерфейсе
  • генерация текста по запросу пользователя
  • ведение диалога с языковой моделью

Ограничения

README не содержит результатов оценки и описания целевых сценариев обучения; качество для конкретных задач требует отдельной проверки.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

My-Zephyr-7B-iter-2

This model is a fine-tuned version of TTTXXX01/My-Zephyr-7B-iter-1 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: 3
  • eval_batch_size: 3
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 3
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 36
  • total_eval_batch_size: 9
  • 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 4.41.2
  • Pytorch 2.3.0+cu121
  • Datasets 2.19.1
  • 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
1432225

0 моделей