/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
zephyr-7b-sft-full
Опубликована
2 июл 2024

full_vanilla_dpo_iter_1

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров, дообученная для генерации текста и ответов в чате.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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.

  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

full_vanilla_dpo_iter_1 — диалоговая языковая модель, дообученная на базе alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full на обновлённом и исходном наборах данных. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; её основная задача — генерация текста в чате. Заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов.

Модель подходит для ведения диалога и генерации ответов на текстовые запросы. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0. README не приводит сведений о конкретных сценариях, оценке качества или специальных ограничениях модели.

Сценарии применения

  • ответы на текстовые вопросы в чате
  • ведение диалога с пользователем
  • генерация текста по запросу

Ограничения

README не содержит сведений об оценке качества или специальных ограничениях; пригодность для конкретных сценариев по доступным данным не подтверждена.

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

full_vanilla_dpo_iter_1

This model is a fine-tuned version of alignment-handbook/zephyr-7b-sft-full on the updated and the original datasets.

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: 5e-07
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 128
  • 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

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.36.2
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.15.2

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
86dc6bd

0 моделей