Экспериментальная 7,1-миллиардная Mistral-модель для диалоговой генерации текста и ответов на инструкции.
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-v0.2 — экспериментальная текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, опубликованная автором cgato как первая версия серии экспериментов по улучшению своих моделей. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В README указано обучение на наборах Dolphin, Ultrachat, Capybara, Augmental, ToxicQA и Magiccoder-Evol-Instruct-110k.
Модель предназначена для диалогов и генерации ответов в шаблонах Ooba и Silly Tavern, а также может применяться для генерации кода по инструкциям. Автор отмечает, что работа ещё далека от завершения и делится моделью для ознакомления и проверки. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое; начальные тесты автора не заменяют независимую оценку качества.
Автор характеризует модель как ранний эксперимент, который ещё далёк от завершения; заявленные начальные тесты не являются независимой оценкой качества. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает использование некоммерческими целями и требует указания авторства.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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…