/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-v0.3
Библиотека
transformers
Опубликована
11 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

mistral-7b-v0.3-sft

edinlp
Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Дообученная на openhermes-2.5 модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов.

30скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 окт 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

edinlp/mistral-7b-v0.3-sft — дообученная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она создана на основе mistralai/Mistral-7B-v0.3 и дообучена на наборе данных openhermes-2.5; метаданные отмечают возможность диалогового использования.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Она принимает текст и выдаёт текст, а базовая модель поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README не приведены результаты оценки качества или подробные рекомендации по применению. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует сверить с карточкой модели и файлами лицензии репозитория.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • составление черновиков текстов по запросу
  • продолжение пользовательского текста
  • создание текстовых ответов для чат-бота

Ограничения

README не содержит подробностей об оценке качества, целевых сценариях и ограничениях модели. Условия лицензии обозначены как other и требуют проверки в репозитории.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

qwen

This model is a fine-tuned version of mistralai/Mistral-7B-v0.3 on the openhermes-2.5 dataset.

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: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
  • num_epochs: 1.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.45.1
  • Pytorch 2.4.0+cu121
  • Datasets 2.21.0
  • Tokenizers 0.20.0

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
b14daa6

0 моделей

    Создать бенчмарк