/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
29 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
M7-7b
Опубликована
12 мар 2024

T3Q-Platypus-MistralM7-7B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная на Open-platypus-Commercial англоязычная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалога.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 мар 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

T3Q-Platypus-MistralM7-7B — дообученная Chihoon Lee (chlee10) и компанией T3Q модель liminerity/M7-7b. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В качестве обучающих данных указан набор Open-platypus-Commercial; язык модели — английский.

Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробных ограничений; характеристики базовой модели не следует считать отдельной оценкой этой версии.

Сценарии применения

  • генерация текстовых ответов на английском языке
  • ведение диалога с пользователем
  • создание текста по инструкциям

Ограничения

В README нет результатов оценки качества и подробных сведений об ограничениях модели.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Update @ 2024.03.07

T3Q-Platypus-MistralM7-7B

This model is a fine-tuned version of liminerity/M7-7b

Model Developers Chihoon Lee(chlee10), T3Q

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  # 데이터셋과 훈련 횟수와 관련된 하이퍼 파라미터
  batch_size = 16
  num_epochs = 1
  micro_batch = 1
  gradient_accumulation_steps = batch_size // micro_batch
  
  # 훈련 방법에 대한 하이퍼 파라미터
  cutoff_len = 4096
  lr_scheduler = 'cosine'
  warmup_ratio = 0.06 # warmup_steps = 100
  learning_rate = 4e-4
  optimizer = 'adamw_torch'
  weight_decay = 0.01
  max_grad_norm = 1.0
  
  # Q-LoRA config
  lora_r = 16
  lora_alpha = 16
  lora_dropout = 0.05
  lora_target_modules = ["gate_proj", "down_proj", "up_proj"]
  
  # Tokenizer에서 나오는 input값 설정 옵션
  train_on_inputs = False
  add_eos_token = False
  
  # NEFTune params
  noise_alpha: int = 5

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
6ba1c6a

0 моделей