/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-v0.1
Библиотека
transformers
Опубликована
27 фев 2024

BioMistral-merged-instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста и инструкций, включая биомедицинские запросы.

122скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены27 фев 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

BioMistral-merged-instruct — объединённая языковая модель семейства Mistral, опубликованная Arcee AI. Она создана методом TIES с помощью mergekit на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1 и объединяет веса Mistral-7B-Instruct-v0.2 и BioMistral-7B. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель подходит для диалоговых ответов и генерации текста по запросу, в том числе для вопросов и текстовых задач в биомедицинской тематике благодаря включению BioMistral. Она принимает текст и выдаёт текст. Репозиторий использует Transformers и содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по биомедицинским текстам
  • черновая генерация медицинских и научных текстов
  • диалоговое выполнение текстовых инструкций
  • суммирование биомедицинских материалов
  • генерация текста с длинным контекстом

Ограничения

Ответы модели могут содержать ошибки и требуют проверки, особенно при использовании в медицинских сценариях. Лицензия и условия использования не указаны в предоставленных данных.

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

experiment_biomistral

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the TIES merge method using mistralai/Mistral-7B-v0.1 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

models:
  - model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
    #no parameters necessary for base model
  - model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
  - model: BioMistral/BioMistral-7B
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5

merge_method: ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
parameters:
  normalize: false
  int8_mask: true
dtype: float16

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
a81a9e3

0 моделей