/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-v0.1
Опубликована
2 фев 2024

zephyr-7b-sft-math_code

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная на диалогах, математических задачах и примерах кода модель Mistral для генерации текста и ответов в чате.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 фев 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

zephyr-7b-sft-math_code — дообученная модель для генерации текста и диалогов, созданная на базе Mistral-7B-v0.1. Она предназначена для ответов на вопросы по математике и помощи с программированием; обучение также включало диалоговый датасет UltraChat 200k. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Mistral и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель дообучена на UltraChat 200k, Glaive Code Assistant и форматированном наборе MetaMathQA. В карточке приведено значение loss 0,9659 на оценочном наборе, но подробности методики оценки отсутствуют. Лицензия — Apache-2.0. The model card provides little detail about intended uses and limitations.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по математике
  • помощь в написании и объяснении кода
  • диалоговые ответы на пользовательские запросы

Ограничения

В карточке нет подробных сведений о точности, методике оценки или ограничениях; указано только значение loss 0,9659 на оценочном наборе.

Для каких профессий подходит7

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

zephyr-7b-sft-math_code

This model is a fine-tuned version of mistralai/Mistral-7B-v0.1 on the HuggingFaceH4/ultrachat_200k, the dlibf/glaive-code-assistant and the dlibf/metamathqa_formatted datasets. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.9659

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.93131.011340.9659

Framework versions

  • Transformers 4.36.2
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.15.1

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
dcdc2db

0 моделей