Характеристики
- Контекст
- 16 384 токена
- Параметры
- 2,6 млрд
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 18 дек 2023
Ссылки
mistral-2.7b-tinystories-ba700
Компактная авторегрессионная модель Mistral для генерации текста по заданному контексту.
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
chats-bug/mistral-2.7b-tinystories-ba700 — авторегрессионная языковая модель, опубликованная пользователем chats-bug на Hugging Face. Она предназначена для генерации текста по заданному началу и запускается через Transformers; карточка модели указывает задачу text-generation и поддержку PyTorch.
Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM и содержит около 2,6 млрд параметров. Она использует 24 скрытых слоя, 24 attention heads, 8 key-value heads и контекст до 16 384 токенов; доступна текстовая модальность. Сильными сторонами являются сравнительно небольшой размер и возможность локального развертывания, однако данных о целевых языках, качестве, датасете обучения, оценках, безопасности и лицензии недостаточно. Модельная карточка не содержит подробного описания или явно указанной лицензии.
Сценарии применения
- генерация продолжения текста
- создание коротких рассказов
- черновое написание художественных текстов
- локальное текстовое автодополнение
Ограничения
Недостаточно данных о поддерживаемых языках, качестве на конкретных наборах тестов, данных обучения и лицензии. Модель не следует считать специализированной инструкционной или диалоговой моделью без подтверждающих источников.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- ac23a7d