Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 59,6 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- mixtral · MoE
- Опубликована
- 24 янв 2024
Ссылки
Mixtral_7Bx5_MoE_30B_DPO
Дообученная методом DPO модель Mixtral с архитектурой MoE для генерации текста по запросу.
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
cloudyu/Mixtral_7Bx5_MoE_30B_DPO — версия модели cloudyu/Mixtral_7Bx5_MoE_30B, дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO). Это языковая модель семейства Mixtral с архитектурой MoE и классом MixtralForCausalLM; в метаданных указано 7,1 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, где требуется получать ответы или продолжения по текстовому запросу.
Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована под лицензией MIT. Автор отмечает, что метрики не тестировались, поэтому качество и преимущества DPO-дообучения по карточке подтвердить нельзя.
Сценарии применения
- генерация ответов на текстовые запросы
- создание черновиков и продолжений текста
- диалоговые ответы на основе инструкций
Ограничения
Автор сообщает, что метрики не тестировались; качество модели и эффект DPO-дообучения не подтверждены результатами оценки. Языковая поддержка в карточке не указана.
Для каких профессий подходит9
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MixtralForCausalLM
- Ревизия весов
- 18b13d0