Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 14,5 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mistral · dense
Опубликована: 29 июл 2024

Ссылки

Mistral-7B-v0.1-signtensors-1-over-4

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модификация Mistral-7B-v0.1 для генерации текста и изучения влияния замены матриц весов на результаты модели.

34скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены30 июл 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.

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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат
0,0249
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
GPQA
GPQA Raw · выше — лучше
Результат
0,2701
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат
0,2311
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
MUSR
MUSR Raw · выше — лучше
Результат
0,346
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
BBH
BBH Raw · выше — лучше
Результат
0,3507
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия
IFEval
IFEval Raw · выше — лучше
Результат
0,2133
Open LLM v2 · архив
Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Экспериментальная модификация предобученной языковой модели Mistral-7B-v0.1, созданная Dr. Alex W. Neal Riasanovsky. Автор заменил часть матриц весов и исследует, как это влияет на результаты стандартных метрик. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и сравнительных экспериментов с метриками Mistral-7B-v0.1. В карточке указан английский язык. Весовые файлы представлены в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Автор не приводит оценки качества и отмечает, что характеристики и ограничения модификации ещё проверяются.

Сценарии применения

эксперименты с заменой матриц весов в языковой модели
сравнение метрик модифицированной модели с Mistral-7B-v0.1
генерация текста на английском языке

Ограничения

Качество и поведение модифицированных весов ещё исследуются; автор не приводит результатов бенчмарков и не описывает ограничения модели.

Для каких профессий подходит3

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 II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model Mistral-7B-v0.1-1-over-4

I'm experimenting with the weight matrices in neural networks. This is a clone of Mistral-7B-v0.1 with some weight matrices replaced.

I'm interested in seeing how the adjustmenets affect performance on existing metrics.

Model Details

Research in progress! Demons could come out of your nose if you use this.

Model Description

A modification of mistralai/Mistral-7B-v0.1. Thanks to their team for sharing their model.

Modified by: Dr. Alex W. Neal Riasanovsky
Model type: pre-trained
Language(s) (NLP): English
License: Apache-2.0

Bias, Risks, and Limitations

Use your own risk. I have no idea what this model's biases and limitations are. I just want to see if the benchmark values are similar to those from Mistral-7B-v0.1. I am setting up a long computational experiment to test some ideas.

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: 0a90af3