Экспериментальная дообученная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации диалоговых ответов и выполнения инструкций.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Thespis-CurtainCall-7b-v0.1.2 — экспериментальная разговорная модель на архитектуре Mistral, опубликованная автором cgato как первая модель в серии опытов по улучшению ответов. Она дообучена на наборах OpenOrcaSlim, Dolphin, Capybara, Augmental, ToxicQA и Magiccoder-Evol-Instruct-110k и предназначена для генерации диалоговых ответов в формате Chat, совместимом с шаблонами Ooba и SillyTavern. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и имеет контекст до 32 768 токенов.
Модель может быть полезна для диалогов, ответов на инструкции и генерации кода. Автор характеризует её как незавершённый эксперимент и сообщает только о хороших результатах первоначальных проверок, поэтому качество не следует считать подтверждённым для широкого применения. Лицензия CC-BY-NC-4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.
Автор отмечает, что модель ещё не завершена; опубликованы лишь положительные результаты первоначальных проверок без подробной оценки. Лицензия CC-BY-NC-4.0 запрещает коммерческое использование.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model is the first in a series of experiments to make my models a bit smarter. Its nowhere near done, but my initial testing was good so I'm uploading so people can check it out.
Datasets Used:
{System Prompt}
Username: {Input}
BotName: {Response}
Username: {Input}
BotName: {Response}
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…