take the mistral inst-v02 model and run dpo on it, 6000 epoch. take the mistral inst-v02 model and run dpo on it, 6000 epoch. take the mistral inst-v02 model and run dpo on it, 6000 epoch. take the mistral inst-v02 model and run dpo on it, 6000 epoch. take the mistral inst-v02 model and run dpo on it, 6000 epoch.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 14,5 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 8 янв 2024
Ссылки
mistral-inst-v02-dpo
Диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров, дообученная методом DPO для генерации текста и ответов на запросы.
57скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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/mistral-inst-v02-dpo — разговорная языковая модель на базе архитектуры Mistral, дообученная методом Direct Preference Optimization (DPO) на основе Mistral inst-v02. По карточке это версия с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она предназначена для генерации текста и диалогов. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors и поддерживает работу через Transformers.
Модель подходит для диалоговых помощников и генерации ответов на текстовые запросы. README сообщает о DPO-дообучении в течение 6000 эпох, но не приводит датасет, настройки обучения или результаты оценки, поэтому качество и характер улучшения предпочтений по карточке определить нельзя. Лицензия — MIT.
Сценарии применения
- создание диалогового помощника
- генерация ответов на текстовые запросы
- продолжение и составление текста
Ограничения
README не сообщает, на каких данных проводилось DPO-дообучение, и не приводит результатов оценки; поэтому нельзя судить о качестве модели и её предпочтениях.
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.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
- d907e70