Характеристики
- Контекст
- 1 024 000 токенов
- Параметры
- 12,1 млрд
- Размер весов
- 8,4 ГБ
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- Mistral-Nemo-Instruct-2407
- Опубликована
- 23 июл 2024
Ссылки
mistral-nemo-instruct-2407-awq
casperhansen/mistral-nemo-instruct-2407-awq — это 4-битная AWQ-квантизированная версия Mistral-Nemo-Instruct-2407, опубликованная пользователем casperhansen на Hugging Face.
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.
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
Исходную модель разработали совместно Mistral AI и NVIDIA; она представляет собой instruction-tuned версию Mistral-Nemo-Base-2407 и предназначена для генерации текста, диалогов, следования инструкциям и вызова функций.
Модель содержит около 12 млрд параметров и использует архитектуру Transformer с 40 слоями, размерностью 5120, 32 attention heads и 8 key-value heads в конфигурации GQA, активацией SwiGLU и словарём примерно на 128 тысяч токенов. Исходная модель обучалась с контекстом 128K токенов на многоязычных и программных данных; заявлена поддержка девяти языков, включая русский. AWQ-квантизация до 4 бит уменьшает требования к памяти и подходит для локального инференса через Transformers, vLLM и SGLang, но может немного снижать точность относительно исходной версии.
Сильные стороны — большой контекст, многоязычность, работа с кодом, поддержка диалогового режима и function calling, а также более экономичный инференс благодаря квантизации. Ограничение исходной модели — отсутствие встроенных механизмов модерации, поэтому её ответы могут требовать дополнительного контроля. Для базовой Mistral-Nemo-Instruct-2407 указана лицензия Apache 2.0; отдельная карточка AWQ-репозитория не содержит дополнительного лицензионного описания.
Для каких профессий подходит15
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
- I.6Перевод и языковая адаптация
- I.2Синтез, понимание и проверка знаний
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- II.1Анализ требований и архитектура ПО
- II.3Рефакторинг, миграция и модернизация
- II.7DevOps, облако и эксплуатация IT-систем
- II.8Инженерия данных и аналитика
- I.3Извлечение и структурирование данных
- II.4Отладка, тестирование и качество ПО
- I.7Речь, диалоги и встречи
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- c83b643