/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
cc
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.2
Опубликована
26 мар 2024

CabraMistral7b

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на португальских данных диалоговая модель Mistral для генерации ответов и исследования языковых моделей.

57скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены4 июн 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

Cabra Mistral 7b v2 — диалоговая языковая модель, разработанная авторами проекта Cabra на основе дообучения Mistral-7B-Instruct-v0.2 на внутреннем наборе Cabra 10k. Модель оптимизирована для португальского языка и предназначена для генерации ответов и диалогов. В карточке приведены результаты оценивания на бразильских тестах, где авторы сообщают об улучшении относительно базовой модели.

Модель использует плотную архитектуру Mistral с 7,1 млрд параметров, Grouped-Query Attention и Sliding-Window Attention; заявленная длина контекста — до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает португальский и английский. Для модели указана лицензия CC, однако README запрещает коммерческое использование и ограничивает применение исследовательскими целями; перед использованием следует проверить условия конкретной лицензии CC и карточки модели.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на португальском языке
  • диалоговый помощник для пользователей из Бразилии
  • генерация португалоязычных текстов
  • оценка качества моделей на бразильских языковых тестах
  • исследование ограничений и смещений генеративных моделей

Ограничения

README ограничивает применение исследовательскими целями и запрещает коммерческое использование; проверьте применимые условия лицензии CC. Датасет дообучения Cabra 10k обозначен как внутренний, поэтому его состав и воспроизводимость результатов не раскрыты.

Для каких профессий подходит4

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

Cabra Mistral 7b v2

Esse modelo é um finetune do Mistral 7b Instruct 0.2 com o dataset interno Cabra 10k. Esse modelo é optimizado para português. Ele apresenta melhoria em varios benchmarks brasileiros em comparação com o modelo base.

Conheça os nossos outros modelos: Cabra.

Detalhes do Modelo

Modelo: Mistral 7b Instruct 0.2

Mistral-7B-v0.1 é um modelo de transformador, com as seguintes escolhas arquitetônicas:

  • Grouped-Query Attention
  • Sliding-Window Attention
  • Byte-fallback BPE tokenizer

dataset: Cabra 10k

Dataset interno para finetuning. Vamos lançar em breve.

Quantização / GGUF

Colocamos diversas versões (GGUF) quantanizadas no branch "quantanization".

Exemplo

<s> [INST] who is Elon Musk? [/INST]Elon Musk é um empreendedor, inventor e capitalista americano. Ele é o fundador, CEO e CTO da SpaceX, CEO da Neuralink e fundador do The Boring Company. Musk também é o proprietário do Twitter.</s>

Paramentros de trainamento

- learning_rate: 1e-05
- train_batch_size: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- distributed_type: multi-GPU
- num_devices: 2
- gradient_accumulation_steps: 8
- total_train_batch_size: 64
- total_eval_batch_size: 8
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: cosine
- lr_scheduler_warmup_ratio: 0.01
- num_epochs: 3

Framework

  • Transformers 4.39.0.dev0
  • Pytorch 2.1.2+cu118
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.15.2

Uso

O modelo é destinado, por agora, a fins de pesquisa. As áreas e tarefas de pesquisa possíveis incluem:

  • Pesquisa sobre modelos gerativos.
  • Investigação e compreensão das limitações e viéses de modelos gerativos.

Proibido para uso comercial. Somente Pesquisa.

Evals

TasksVersionFiltern-shotMetricValueStderr
assin2_rte1.1all15f1_macro0.9013± 0.0043
all15acc0.9016± 0.0043
assin2_sts1.1all15pearson0.7151± 0.0074
all15mse0.6803± N/A
bluex1.1all3acc0.4798± 0.0107
exam_id__USP_20193acc0.375± 0.044
exam_id__USP_20213acc0.3462± 0.0382
exam_id__USP_20203acc0.4107± 0.0379
exam_id__UNICAMP_20183acc0.4815± 0.0392
exam_id__UNICAMP_20203acc0.4727± 0.0389
exam_id__UNICAMP_2021_13acc0.413± 0.0418
exam_id__UNICAMP_20193acc0.42± 0.0404
exam_id__UNICAMP_20223acc0.5897± 0.0456
exam_id__USP_20223acc0.449± 0.041
exam_id__USP_20243acc0.6341± 0.0434
exam_id__UNICAMP_20243acc0.6± 0.0422
exam_id__USP_20233acc0.5455± 0.0433
exam_id__UNICAMP_20233acc0.5349± 0.044
exam_id__USP_20183acc0.4815± 0.0393
exam_id__UNICAMP_2021_23acc0.5098± 0.0403
enem1.1all3acc0.5843± 0.0075
exam_id__20103acc0.5726± 0.0264
exam_id__20093acc0.6± 0.0264
exam_id__20143acc0.633± 0.0268
exam_id__20223acc0.6165± 0.0243
exam_id__20123acc0.569± 0.0265
exam_id__20133acc0.5833± 0.0274
exam_id__2016_23acc0.5203± 0.026
exam_id__20113acc0.6325± 0.0257
exam_id__20233acc0.5778± 0.0246
exam_id__20163acc0.595± 0.0258
exam_id__20173acc0.5517± 0.0267
exam_id__20153acc0.563± 0.0261
faquad_nli1.1all15f1_macro0.6424± 0.0138
all15acc0.6769± 0.013
hatebr_offensive_binary1all25f1_macro0.8361± 0.007
all25acc0.8371± 0.007
oab_exams1.5all3acc0.3841± 0.006
exam_id__2011-033acc0.3636± 0.0279
exam_id__2014-143acc0.475± 0.0323
exam_id__2016-213acc0.4125± 0.0318
exam_id__2012-06a3acc0.3875± 0.0313
exam_id__2014-133acc0.325± 0.0303
exam_id__2015-163acc0.425± 0.032
exam_id__2010-023acc0.4± 0.0283
exam_id__2012-083acc0.3875± 0.0314
exam_id__2011-053acc0.375± 0.0312
exam_id__2017-223acc0.4± 0.0316
exam_id__2018-253acc0.4125± 0.0318
exam_id__2012-093acc0.3636± 0.0317
exam_id__2017-243acc0.3375± 0.0304
exam_id__2016-20a3acc0.3125± 0.0299
exam_id__2012-063acc0.425± 0.0318
exam_id__2013-123acc0.4375± 0.0321
exam_id__2016-203acc0.45± 0.0322
exam_id__2013-113acc0.4± 0.0316
exam_id__2015-173acc0.4231± 0.0323
exam_id__2015-183acc0.4± 0.0316
exam_id__2017-233acc0.35± 0.0308
exam_id__2010-013acc0.2471± 0.0271
exam_id__2011-043acc0.375± 0.0313
exam_id__2016-193acc0.4103± 0.0321
exam_id__2013-103acc0.3375± 0.0305
exam_id__2012-073acc0.3625± 0.031
exam_id__2014-153acc0.3846± 0.0318
portuguese_hate_speech_binary1all25f1_macro0.6187± 0.0119
all25acc0.6322± 0.0117

Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Average65.1
ENEM Challenge (No Images)60.81
BLUEX (No Images)46.87
OAB Exams38.59
Assin2 RTE90.27
Assin2 STS72.25
FaQuAD NLI64.35
HateBR Binary83.15
PT Hate Speech Binary64.82
tweetSentBR64.80

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
99bf163

0 моделей