Характеристики

Контекст: 1 024 000 токенов
Параметры: 9,2 млрд
Размер весов: 19 ГБ
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Mistral-Nemo-Instruct-2407
Библиотека: transformers
Опубликована: 22 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

mistral-distil-test-2

ehristoforu

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Диалоговая генеративная модель Mistral на 9,2 млрд параметров для ответов на запросы и создания текста.

373скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 июл 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.

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.

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

ehristoforu/mistral-distil-test-2 — текстовая генеративная модель на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом passthrough из unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407. В конфигурации указаны слои 0–16 и 18–32 исходной модели; метаданные каталога относят её к дообученным моделям. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, число параметров — 9,2 млрд.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и может использоваться для ответов на запросы и ведения беседы. Для работы требуется Transformers. В метаданных указан контекст длиной до 1 024 000 токенов, однако README не описывает качество модели или проверку работы с такой длиной контекста. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в чат-боте
ведение диалога с пользователем
создание текстовых черновиков

Ограничения

В предоставленных данных не описаны результаты оценки качества и поддерживаемые языки. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит9

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 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the passthrough merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407
        layer_range: [0, 16]
  - sources:
      - model: unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407
        layer_range: [18, 32]
merge_method: passthrough
dtype: bfloat16

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: 96dc577