/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
27 мар 2024

Mistral-7B-v0.1-chat-ORPO

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая версия Mistral-7B-v0.1, дообученная Trelis Research методом ORPO для генерации текста на английском языке.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 мар 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

Trelis Research дообучила Mistral-7B-v0.1 методом ORPO с beta=0.2 для генерации текста в диалоговом формате. Модель содержит 7,1 млрд параметров, построена на плотной архитектуре Mistral с Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; для токенизации используется byte-fallback BPE. В карточке отмечена совместимость с шаблоном Llama 2.

Модель подходит для диалоговых ответов и генерации текста на английском языке; её контекстное окно составляет 32 768 токенов. В качестве обучающих данных указан набор argilla/dpo-mix-7k. Базовая Mistral-7B-v0.1 описана как предварительно обученная языковая модель, поэтому её возможности модерации не заявлены.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает ORPO-дообучение, но не приводит отдельных оценок качества именно этой версии.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание черновиков и продолжение текста на английском языке
  • ответы на текстовые запросы в чат-боте

Ограничения

Для базовой Mistral-7B-v0.1 указано отсутствие механизмов модерации. В карточке нет отдельных оценок качества ORPO-версии.

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

ORPO Fine-tune with beta=0.2 by Trelis Research

Uses the Llama 2 model template.

Original model card follows below.

Model Card for Mistral-7B-v0.1

The Mistral-7B-v0.1 Large Language Model (LLM) is a pretrained generative text model with 7 billion parameters. Mistral-7B-v0.1 outperforms Llama 2 13B on all benchmarks we tested.

For full details of this model please read our paper and release blog post.

Model Architecture

Mistral-7B-v0.1 is a transformer model, with the following architecture choices:

  • Grouped-Query Attention
  • Sliding-Window Attention
  • Byte-fallback BPE tokenizer

Troubleshooting

  • If you see the following error:
KeyError: 'mistral'
  • Or:
NotImplementedError: Cannot copy out of meta tensor; no data!

Ensure you are utilizing a stable version of Transformers, 4.34.0 or newer.

Notice

Mistral 7B is a pretrained base model and therefore does not have any moderation mechanisms.

The Mistral AI Team

Albert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Arthur Mensch, Chris Bamford, Devendra Singh Chaplot, Diego de las Casas, Florian Bressand, Gianna Lengyel, Guillaume Lample, Lélio Renard Lavaud, Lucile Saulnier, Marie-Anne Lachaux, Pierre Stock, Teven Le Scao, Thibaut Lavril, Thomas Wang, Timothée Lacroix, William El Sayed.

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
735bc0e

0 моделей