/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
two_agent_1_epoch_2_dpo_iter_4
Опубликована
26 авг 2024

two_agent_1_epoch_2_dpo_iter_5

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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

Модель twoagent1epoch2dpoiter5 — дообученная версия model/two_agent_1_epoch_2_dpo_iter_4, созданная на наборах данных updated и original. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM, примерно 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Метаданные указывают на поддержку диалогового режима и задачи генерации текста.

Модель подходит для генерации продолжений текста и ведения диалогов. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия и подробные ограничения в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ведение диалогов с языковой моделью
  • создание черновиков и продолжений текста

Ограничения

Подробные оценки качества и сценарии применения в карточке не приведены. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

two_agent_1_epoch_2_dpo_iter_5

This model is a fine-tuned version of model/two_agent_1_epoch_2_dpo_iter_4 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: 1e-07
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 8
  • 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 4.38.2
  • Pytorch 2.3.1+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
1cd9572

0 моделей