/ Модель

Характеристики

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

mathcoder-mistral-7B

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Объединённая модель Mistral для генерации текста, ориентированная на математические задачи и программирование.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

bergr7f/mathcoder-mistral-7B — объединённая языковая модель на архитектуре Mistral, созданная методом TIES с помощью mergekit. В основу слияния вошла mistralai/Mistral-7B-v0.1; также объединены WizardLM/WizardMath-7B-V1.1 и codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf.

Модель предназначена для генерации текста с уклоном в математические задачи и программирование. Она содержит 7,1 млрд параметров, работает через библиотеку Transformers и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В метаданных указана задача text-generation.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Поскольку модель объединяет несколько базовых моделей, условия использования следует сверять с лицензиями исходных компонентов. Данных о качестве на конкретных наборах задач нет.

Сценарии применения

  • решение математических задач в текстовом формате
  • генерация и объяснение программного кода
  • получение пошаговых рассуждений по математическим вопросам

Ограничения

В README и метаданных не приведены результаты оценки качества, поэтому надёжность решения математических задач и генерации кода по ним установить нельзя. Лицензия объединённой модели не указана; необходимо учитывать условия лицензий исходных моделей.

Для каких профессий подходит8

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

math_coder_merge

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: WizardLM/WizardMath-7B-V1.1
    parameters:
      density: 0.5  # fraction of weights in differences from the base model to retain
      weight:   # weight gradient
        - filter: mlp
          value: 0.5
        - value: 0
  - model: codellama/CodeLlama-7b-Instruct-hf
    parameters:
      density: 0.5
      weight: 0.5
merge_method: ties
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
parameters:
  normalize: true
  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
872a741

0 моделей