/ 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-Instruct-v0.2
Опубликована
24 мая 2024

zilo-instruct-v2-sft-filtered

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная на SQL-инструкциях модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов на инструкции.

95скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 мая 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

Zilo Instruct v2 SFT Filtered — дообученная Arcee AI модель на архитектуре Mistral для генерации текста по инструкциям и диалоговых ответов. Она обучена на наборе arcee-ai/Zilo-Filtered-SQL-Instruct-v2; в карточке указана оценка loss 0,5474 на наборе для оценки.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и принимает текстовый контекст длиной до 32 768 токенов. Датасет обучения указывает на специализацию на инструкциях, связанных с SQL, однако карточка не описывает конкретные возможности, качество на SQL-задачах или поддерживаемые естественные языки.

Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. Данных о дополнительных ограничениях или рисках в карточке нет.

Сценарии применения

  • генерация SQL по текстовому запросу
  • ответы на вопросы об SQL
  • помощь с написанием SQL-запросов
  • диалоговые ответы на инструкции

Ограничения

Карточка не приводит подробных результатов оценки, кроме loss 0,5474, и не описывает поддерживаемые языки или ограничения применения. Специализация на SQL следует из обучающего набора, но отдельные показатели качества SQL не приведены.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

zilo-instruct-v2-sft-filtered

This model is a fine-tuned version of mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 on the arcee-ai/Zilo-Filtered-SQL-Instruct-v2 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.5474

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.86021.071.3280
2.91022.0140.6256
0.53293.0210.5474

Framework versions

  • Transformers 4.41.1
  • Pytorch 2.3.0+cu121
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1

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
3cc61b1

0 моделей