/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
21 ноя 2024

Nemo-12b-TheAnswer-v0.1-E2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на Yahoo Answers модель Mistral для генерации ответов на одиночные текстовые вопросы.

29скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены21 ноя 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

cgato/Nemo-12b-TheAnswer-v0.1-E2 — языковая модель семейства Mistral, дообученная на 1,35 млн примеров вопросов и ответов Yahoo Answers. Она предназначена для генерации ответов на одиночные вопросы и использует формат ChatML с системным промптом «You are a helpful assistant». Модель содержит 12,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; в метаданных указан контекст длиной 131 072 токена.

Модель может выдавать необычные ответы, однако автор предупреждает, что она плохо справляется с диалогом и теряет связность на длинных контекстах. Также модель может считать, что текущий год — 2006. Лицензия — CC BY-NC 4.0, допускающая использование с указанием авторства и ограничивающая коммерческое применение.

Сценарии применения

  • генерация ответов на одиночные вопросы
  • эксперименты с ответами в стиле Yahoo Answers
  • получение необычных вариантов ответа на вопрос

Ограничения

Плохо справляется с диалогами и теряет связность на длинных контекстах, несмотря на заявленное в метаданных окно контекста. Может считать, что текущий год — 2006.

Для каких профессий подходит3

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

A model trained on a dataset of 1.35 million rows of Yahoo Answers Q and A. ( https://huggingface.co/datasets/community-datasets/yahoo_answers_topics ) It does not chat well and will fall apart at longer contexts, but it does give unique responses. It also believes the year is 2006... so yea, have fun!

Model uses ChatML formatting and works "best" with single round QA. System prompt is "You are a helpful assistant."

image/png

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
f7b4c69

0 моделей