/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-EI-Iter2
Опубликована
6 авг 2024

mistral-7b-expert-iteration-iter3

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная чат-модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста в диалогах.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 авг 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

UCLAML/Mistral-7B-Expert-Iteration-Iter3 — дообученная чат-модель семейства Mistral, разработанная UCLAML на базе checkpoints/Mistral-7B-Instruct-EI-Iter2. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает текст для генерации текста; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Она дообучена на синтетическом наборе данных synthetic_data_mistral-7b-instruct-expert-iteration-iter3_score; в README приведён результат Loss 0,4722 на наборе оценки. Подробности о специальных сценариях применения и поддерживаемых языках в предоставленных источниках отсутствуют. Лицензия не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чате
  • составление текстовых ответов на запросы пользователя
  • развёртывание диалогового языкового ассистента

Ограничения

README не описывает специальные возможности, данные обучения подробно или ограничения применения; метрики приведены только как Loss 0,4722 на оценочном наборе. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

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

Mistral-7B-Instruct-EI-Iter3

This model is a fine-tuned version of checkpoints/Mistral-7B-Instruct-EI-Iter2 on the synthetic_data_mistral-7b-instruct-expert-iteration-iter3_score dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.4722

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: 2e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.66521.01060.4722

Framework versions

  • Transformers 4.42.4
  • Pytorch 2.3.1+cu121
  • Datasets 2.14.6
  • 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
38676e4

0 моделей