/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
9,5 млрд
Размер весов
19,6 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-Nemo-Instruct-2407
Библиотека
transformers
Опубликована
22 июл 2024

mistral-distil-test-7

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Диалоговая текстовая модель семейства Mistral для генерации ответов и продолжения текста по запросу.

376скачиваний 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.

  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

ehristoforu/mistral-distil-test-7 — текстовая генеративная модель, созданная с помощью mergekit из unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407. В README указан метод passthrough и конфигурация, которая переносит слои исходной модели; метаданные классифицируют происхождение как дообучение базовой модели. Это плотная архитектура MistralForCausalLM на 9,5 млрд параметров, распространяемая в формате safetensors и предназначенная для диалоговой генерации текста. Заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов.

Модель подходит для ведения диалога и генерации текста по запросу. В карточке нет сведений о специализированных областях применения или поддерживаемых языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ведение диалога с языковой моделью
  • генерация текста по запросу
  • создание черновиков и продолжений текста

Ограничения

Поддерживаемые языки и лицензия в предоставленных данных не указаны; модель не описана как специализированная для отдельной области.

Для каких профессий подходит8

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

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:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407
        layer_range: [0, 30]
  - sources:
      - model: unsloth/Mistral-Nemo-Instruct-2407
        layer_range: [31, 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
7eebac4

0 моделей