This is a tiny-random mixtral, useful for testing and CI/CD pipelines. It is not trained at all, and not suitable for inferencing in any application.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 60 млн
- Архитектура
- mixtral · MoE
- Опубликована
- 24 апр 2024
Ссылки
tiny-mixtral
Случайно инициализированная модель Mixtral для тестирования и CI/CD, не предназначенная для практической генерации текста.
55 325скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены4 июл 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
TitanML/tiny-mixtral — тестовая модель семейства Mixtral с архитектурой смеси экспертов (MoE), представленная в формате safetensors и содержащая 60 млн параметров. По README, веса случайные: модель не обучалась и предназначена для тестирования и CI/CD, а не для генерации полезных ответов или применения в пользовательских системах.
Метаданные указывают задачу генерации текста и контекст до 131 072 токенов. Однако случайная инициализация делает модель непригодной для содержательного вывода, несмотря на заявленную архитектуру и контекст. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.
Сценарии применения
- проверка загрузки модели Mixtral
- тестирование интеграции с Transformers
- проверка конвейеров CI/CD для моделей
- тестирование обработки файлов safetensors
Ограничения
Модель не обучалась и не подходит для инференса в приложениях; её генерации не следует считать содержательными. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.7Разработка и данныеDevOps, облако и эксплуатация IT-системAI помогает развёртывать, наблюдать и оптимизировать цифровые системы и облачную инфраструктуру.20 задач7 196моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MixtralForCausalLM
- Ревизия весов
- 40b934a