🤏🏻 tiny-random-mistral
This is a tiny model created using MistralForCausalLM for testing purposes, initialized with random weights. While the tokenizer is ported from mistralai/Mistral-7B-v0.1.
Характеристики
- Контекст
- 128 токенов
- Параметры
- 4,2 млн
- Размер весов
- 33,2 МБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- mistral · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 20 мар 2024
Ссылки
tiny-random-mistral
distilabel-internal-testing/tiny-random-mistral — крошечная тестовая языковая модель, созданная на основе архитектуры MistralForCausalLM.
4 263скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 янв 2025
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
Модель предназначена для тестирования и разработки сценариев text-generation, а не для решения практических задач генерации текста. Разработчик в README явно не указан; идентификатор модели указывает на внутренний тестовый репозиторий distilabel.
Модель использует случайно инициализированные веса, поэтому не обладает осмысленными выученными знаниями и не должна рассматриваться как полноценная предобученная LLM. Токенизатор перенесён из mistralai/Mistral-7B-v0.1. Точные размер, контекст, поддерживаемые языки и модальности не указаны; по заявленному pipeline_tag модель предназначена для генерации текста. Лицензия — MIT.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- c4f5482