/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
8,9 млрд
Размер весов
35,9 ГБ
Лицензия
cc
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
10 мая 2024

Mistral-9B-Instruct

Генерация текстаТекст → текст

Диалоговая модель Mistral на 8,9 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 мая 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

cloudyu/Mistral-9B-Instruct — диалоговая языковая модель семейства Mistral, дообученная на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 с использованием vicgalle/alpaca-gpt4. Модель содержит 8,9 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и принимает текст для генерации текста; заявленный контекст — до 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на текстовые запросы. В README приведён результат MMLU 61,71 против 60,78 у базовой модели, однако подробности методики оценки не указаны. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией CC; конкретный вариант лицензии не уточнён.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация текстовых ответов по инструкциям
  • черновики и продолжение текста

Ограничения

В README не указаны языки обучения, подробные результаты оценки или независимая проверка заявленного показателя MMLU. Указана лицензия CC без конкретизации её варианта.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

this a 9B mistral model based on mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 and fine-tuned by vicgalle/alpaca-gpt4

it's MMLU is 61.71 , better than 60.78 of mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2

example output

<s> write me a story about peppa pig. Peppa Pig is a lovable little cartoon character who lives in a house with her family, including her brother George and their mommy and daddy. She enjoys playing outside, going on adventures, and spending time with her friends.
One sunny morning, Peppa woke up early and couldn't wait to start the day. She put on her favorite red dress and went outside to play in the garden. Her brother George was already there, playing with his toy cars.
"Hey, Peppa! Want to race my car with you?" he asked.
Peppa smiled and agreed. They lined up their toys and started racing around the garden. Peppa's car went faster than ever before, but she didn't let that stop her from having fun. When they finished racing, they played hide-and-seek together.
After playing outside for a while, it was time for lunch. Mommy made them some delicious sandwiches, and they all sat down at the table to eat. After lunch, they watched a movie together on the couch.
In the afternoon, Peppa and her family went to visit their friends, the Zebras. They had a great time playing games and eating snacks. When it was time to go home, they said goodbye to their friends and headed back to their own house.
That night, after dinner, Peppa and her family cuddled up on the couch to watch TV together. It had been a wonderful day full of love, laughter, and adventure. And as they drifted off to sleep, they knew that tomorrow would be just as special. The end.</s>

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
3bc3b8f

0 моделей