/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
29 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
29 мая 2024

MAmmoTH-7B-Mistral-MFT

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации решений математических задач.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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

adalaw/MAmmoTH-7B-Mistral-MFT — языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, дообученная методом Masked Thought Fine-Tuning (MFT), вариантом supervised fine-tuning. Она предназначена для генерации текста при решении математических задач. В README приведены результаты на GSM8K и MATH, полученные с помощью скриптов Hybrid decoding из проекта MAmmoTH; в этих тестах модель набрала 77,10 и 41,2 соответственно. Модель опубликована в формате safetensors, максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • решение школьных математических задач GSM8K
  • решение задач из математического бенчмарка MATH
  • генерация текстовых решений математических задач

Ограничения

В README приведены результаты только для GSM8K и MATH; они получены с конкретными скриптами Hybrid decoding, поэтому могут не переноситься на другие настройки. Лицензия и языковое покрытие в предоставленных данных не описаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

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
1754e42

0 моделей