Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 14,5 ГБ
Лицензия: cc
Архитектура: mistral · dense
Опубликована: 20 дек 2023

Ссылки

bun_mistral_7b_v2

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная 7,1-миллиардная Mistral с контекстом 32 768 токенов для генерации текста и пошаговых рассуждений на английском языке.

63скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены24 дек 2023

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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

aloobun/bun_mistral_7b_v2 — дообученная модель семейства Mistral, созданная на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1 для рассуждений с цепочкой мыслей (CoT). Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов, предназначенная для генерации текста и ответов с пошаговыми рассуждениями. В карточке указана английская поддержка; метаданные относят модель к задаче text-generation. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; для модели также приведены варианты GPTQ, AWQ и GGUF.

Модель подходит для экспериментов с пошаговым решением текстовых задач и генерацией ответов. Карточка не приводит оценок качества, обучающих данных или подробных рекомендаций по использованию, поэтому результаты рассуждений следует проверять. Указана лицензия CC; конкретная версия лицензии в предоставленных данных не уточнена.

Сценарии применения

пошаговое решение текстовых задач
генерация объяснений к ответам
ответы на вопросы с цепочкой рассуждений
эксперименты с CoT-промптами

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки качества или описания обучающих данных, поэтому точность рассуждений и ответов по ней установить нельзя. Версия лицензии CC не уточнена.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

finetuned of mistralai/Mistral-7B-v0.1 for CoT reasoning

Fine-tuning language models is like tuning the strings of an AI banjo in the cosmic saloon of the digital frontier. We're not just slinging code; it's a harmonious quest to shape the minds of silicon wanderers, crafting binary ballads and electronic echoes. Picture it as cybernetic bardic magic, where we, the tech sorcerers, weave algorithms with strands of imagination. But, in this cosmic hoedown, there's a twist – as we twang the strings of artificial intelligence, we're also seeding the algorithms with a bit of human stardust, adding quirks and quirksome biases. So, as we two-step into this frontier of creation, are we summoning AI troubadours of the future or just conjuring interstellar jesters, spinning tales of silicon whimsy and digital campfire banter?

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: 4b7c558