zephre 7B-sft---> PPO-7B zephre 7B-sft---> PPO-7B zephre 7B-sft---> PPO-7B zephre 7B-sft---> PPO-7B zephre 7B-sft---> PPO-7B zephre 7B-sft---> PPO-7B zephre 7B-sft---> PPO-7B zephre 7B-sft---> PPO-7B zephre 7B-sft---> PPO-7B
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 29 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 22 янв 2024
Ссылки
7B_ppo_phiRM_2GPU_3e-7step_4000
Разговорная 7,1-миллиардная модель на архитектуре Mistral для генерации текста и ведения чата.
62скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 янв 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.
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
ewqr2130/7B_ppo_phiRM_2GPU_3e-7step_4000 — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. По карточке, модель получена обучением PPO от zephre 7B-sft; метаданные указывают поддержку чата и генерации текста.
Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Контекст составляет до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель опубликована 22 января 2024 года разработчиком ewqr2130.
Лицензия — Apache-2.0. В карточке не приведены оценки качества или сведения о языках обучения, поэтому пригодность для конкретного языка и сценария требует проверки.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом чат-боте
- поддержание многоходового текстового диалога
- создание продолжений текста по заданному контексту
Ограничения
В README и метаданных нет результатов оценки качества и сведений о поддерживаемых естественных языках. Для конкретных задач и языков качество следует проверить отдельно.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- cebca68