/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
29 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

Mistral-Lora-Adapter-CS-Slerp

arcee-ai
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для диалоговой генерации текста и ответов на вопросы службы поддержки.

35скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 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.

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

Mistral-Lora-Adapter-CS-Slerp — объединённая модель на основе Mistral-7B-Instruct-v0.2 и Mistral-7B-v0.1+predibase/customer_support, созданная Arcee AI с помощью mergekit методом SLERP. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалогах и ответов на инструкции, в том числе на запросы службы поддержки. Модель принимает текст и выдаёт текст; контекст — до 32 768 токенов.

Объединение сочетает инструкционную диалоговую модель с вариантом, настроенным для поддержки клиентов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, а лицензия — Apache-2.0. Языковая поддержка в предоставленных данных не перечислена.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы клиентов
  • подготовка ответов для службы поддержки
  • диалоговый помощник по инструкциям
  • генерация текста в чате

Ограничения

Качество и безопасность ответов зависят от формулировки запроса и контекста; предоставленные материалы не содержат результатов оценки модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIV.1Отраслевые задачиРитейл, электронная коммерция и fashion-techAI помогает управлять ассортиментом, покупательским опытом и эффективностью торговых операций.29 задач5 934моделиIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Mistral-Lora-Adapter-CS-Slerp

Mistral-Lora-Adapter-CS-Slerp is a merge of the following models using mergekit:

🧩 Configuration

  slices:
    - sources:
        - model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
          layer_range: [0, 32]
        - model: mistralai/Mistral-7B-v0.1+predibase/customer_support
          layer_range: [0, 32]
  merge_method: slerp
  base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
  parameters:
    t:
      - filter: self_attn
        value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
      - filter: mlp
        value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
      - value: 0.5
  dtype: bfloat16

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
5160551

0 моделей

    Создать бенчмарк