#todo : update the model card
Running benchmarks rn
| Tasks | Version | Filter | n-shot | Metric | Value | Stderr | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| hellaswag | 1 | none | None | acc | 0.5536 | ± | 0.0050 |
| none | None | acc_norm | 0.7294 | ± | 0.0044 |
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 14,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 5 мар 2024
Ссылки
mistral-maths7B
Диалоговая модель на базе Mistral для генерации текста и ответов на математические текстовые задачи.
57скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены5 мар 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
feeltheAGI/mistral-maths7B — языковая модель для генерации текста, основанная на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Модель обучалась с использованием набора задач по математическим текстовым задачам Microsoft Orca Math Word Problems 200k и предназначена для диалогового взаимодействия и генерации ответов на математические вопросы.
Модель принимает текст и выдаёт текст; указанный контекст составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0. Карточка README помечена как требующая обновления и приводит только результаты бенчмарка HellaSwag, поэтому подробные характеристики математических навыков и качество ответов не подтверждены.
Сценарии применения
- ответы на математические текстовые задачи
- пошаговое решение школьных задач по математике
- диалоговые ответы на вопросы пользователя
- генерация текста на основе текстового запроса
Ограничения
README отмечен как требующий обновления и не содержит оценки математических возможностей; приведён только результат бенчмарка HellaSwag. Не приведены сведения о тестировании надёжности ответов.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- 3b0be35