/ 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-v0.1
Библиотека
transformers
Опубликована
24 мар 2024

mistral-orpo-mix

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Экспериментальная чат-модель Mistral-7B, дообученная методом ORPO для генерации ответов на текстовые запросы.

40скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены24 мар 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

alvarobartt выпустил экспериментальную чат-модель на базе Mistral-7B-v0.1, дообученную методом ORPO на наборе alvarobartt/dpo-mix-7k-simplified. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться для создания ответов на запросы пользователя.

Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст, ориентирована на английский язык. Веса опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Автор README отмечает экспериментальный статус обучения: на момент публикации ORPOTrainer ещё ожидал слияния соответствующего PR в библиотеке TRL. Это может влиять на воспроизводимость процесса дообучения; отдельные гарантии качества или результаты оценки в карточке не приведены.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • создание черновиков и продолжение текста
  • разработка англоязычного чат-бота

Ограничения

Обучение обозначено автором как экспериментальное; в README указано, что ORPOTrainer PR ещё не был объединён. Карточка не приводит результаты оценки качества модели.

Для каких профессий подходит4

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 · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
f8d8203

0 моделей