/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit
Опубликована
11 апр 2024

mistral-Summarizer-7b-instruct-v0.2

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная Mistral 7B, которая составляет резюме на французском языке по транскриптам подкастов и встреч.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 апр 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

Модель разработана Labagaite и представляет собой дообученную инструктивную Mistral 7B для суммаризации французских транскрипций аудиоподкастов. Она предназначена для создания кратких изложений транскриптов и может применяться в инструментах подготовки отчётов по встречам. Обучение проводилось на наборе fr-summarizer-dataset объёмом 1,97 тыс. обучающих и 440 проверочных примеров в формате диалога ChatML.

Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и имеет контекст до 32 768 токенов. Это текстовая модель: она принимает текст транскрипта и генерирует текстовое резюме. Опубликованные веса представлены в safetensors; модель дообучена от unsloth/mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit и загружена как 16-битная версия. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • составление краткого содержания французского подкаста по транскрипту
  • подготовка отчёта по транскрипту деловой встречи на французском
  • выделение основных тем и выводов из французской расшифровки
  • автоматизация суммаризации записей совещаний

Ограничения

Обучающие данные описаны как небольшой набор французских транскрипций подкастов, поэтому качество на других языках и типах текстов может быть ограничено. Модель принимает готовый текст транскрипта и сама не выполняет распознавание аудио.

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

Uploaded as 16bit model

  • Developed by: Labagaite
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/mistral-7b-instruct-v0.2-bnb-4bit

Training Logs

Summary metrics

Best ROUGE-1 score : 0.9842446709916588

Best ROUGE-2 score : 0.9842154131847726

Best ROUGE-L score : 0.9842446709916588

Wandb logs

You can view the training logs .

Training details

training data

  • Dataset : fr-summarizer-dataset
  • Data-size : 7.65 MB
  • train : 1.97k rows
  • validation : 440 rows
  • roles : user , assistant
  • Format chatml "role": "role", "content": "content", "user": "user", "assistant": "assistant"

French audio podcast transcription

Project details

Fine-tuned on French audio podcast transcription data for summarization task. As a result, the model is able to summarize French audio podcast transcription data. The model will be used for an AI application: Report Maker wich is a powerful tool designed to automate the process of transcribing and summarizing meetings. It leverages state-of-the-art machine learning models to provide detailed and accurate reports.

This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

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
e1b288a

0 моделей