/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
26 янв 2024

hyun-mistral-7b-orca-platypus-refine

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная версия Mistral-7B-v0.1 для генерации текста, в том числе на корейском языке.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 янв 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

Модель devhyun88/hyun-mistral-7b-orca-platypus-refine — дообученная авторами карточки версия Mistral-7B-v0.1 для генерации текста. Она построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров.

Модель подходит для сценариев, где требуется генерировать продолжение текста по текстовому запросу. В карточке заявлена длина контекста до 32 768 токенов, а метаданные указывают корейский язык. Веса опубликованы в формате safetensors.

Модель распространяется по лицензии CC BY-SA 4.0. README не описывает специальные сценарии, результаты оценки качества или ограничения сверх характеристик базового семейства.

Сценарии применения

  • генерация текста по текстовому запросу
  • продолжение заданного текста
  • создание черновиков на корейском языке

Ограничения

В карточке не приведены результаты сравнительных оценок или подробные сведения о поведении модели в конкретных сценариях.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

we fine-tune this model based on mistral-7b-v0.1

Load model directly

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("devhyun88/hyun-mistral-7b-orca-platypus-refine") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("devhyun88/hyun-mistral-7b-orca-platypus-refine")

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
36ce54b

0 моделей