/ 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-SFT

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная Trelis Research на базе Mistral-7B чат-модель для генерации текста и ответов на запросы.

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 выпустила чат-модель Trelis/Mistral-7B-v0.1-chat-SFT — дообученную методом SFT версию Mistral-7B-v0.1 для генерации текста в диалоге. В карточке указано, что при настройке использован шаблон Llama 2; базовая архитектура — плотный трансформер Mistral с Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатором Byte-fallback BPE. Модель содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов.

Модель подходит для создания чат-ботов, ответов на текстовые запросы и генерации продолжений текста на английском языке. Она распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. В карточке базовой Mistral отмечено отсутствие встроенных механизмов модерации; качество и поведение дообученной чат-версии могут отличаться от базовой модели.

Сценарии применения

  • создание англоязычного чат-бота
  • ответы на вопросы в текстовом диалоге
  • генерация продолжения текста
  • прототипирование разговорного ассистента

Ограничения

В карточке базовой модели указано, что у неё нет встроенных механизмов модерации. Заявление о превосходстве над Llama 2 13B относится к базовой Mistral-7B-v0.1 и не подтверждает сравнительные характеристики этой дообученной версии.

Для каких профессий подходит7

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

SFT Fine-tune 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
133cc31

0 моделей