/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
9 фев 2024

munin-SkoleGPTOpenOrca-7b-16bit

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на датском инструктивном наборе разговорная модель Mistral для генерации ответов и диалогового текста.

21скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены12 фев 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

Munin-SkoleGPTOpenOrca-7b-16bit — датская разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана дообучением Munin-7b-alpha от Danish Foundation Models на один проход по набору kobprof/skolegpt-instruct; в README указано, что обучение выполнялось с использованием LoRA.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате на датском языке, в частности для ответов и инструкций в сценариях, связанных с датским образовательным набором данных SkoleGPT. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Модель обучалась около четырёх часов на одной видеокарте Nvidia RTX A4000. Лицензия в предоставленных сведениях не обозначена.

Сценарии применения

  • генерация ответов на датском языке
  • диалоговый помощник для датскоязычных пользователей
  • ответы на инструкции из набора SkoleGPT
  • создание датского текста в образовательных сценариях

Ограничения

Дообучение выполнено за один проход по одному набору данных; качество для других языков и сценариев не описано. Лицензия не указана в предоставленных материалах.

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

Munin-7b-alpha instruction fined tuned

Munin-7b-alpha from Danish Foundation Models fine-tuned by yours truly for 1 epoch on kobprof/skolegpt-instruct using the code from this notebook by The Alexandra Institute

Trained on a single Nvidia RTX A4000 GPU using 13.82 GB GPU memory (87.84%), of which 8.71 GB (55.39%) was used for LoRa.

The model trained for just shy of 4 hours consuming a total of 0.694 KWh (as per estimates produced with CodeCarbon) and emitting approximately 57 gCO2e (average CO2e emissions per KWh during training was 82.5 g as per https://www.energidataservice.dk/tso-electricity/CO2Emis)

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
7940d5a

0 моделей