/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
28 сен 2023

Mistral-7B-v0.1-sharded

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Шардированная предварительно обученная модель Mistral-7B-v0.1 для генерации текста с ограниченной памятью CPU.

34скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены28 сен 2023

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

filipealmeida/Mistral-7B-v0.1-sharded — шардированная версия предварительно обученной языковой модели Mistral-7B-v0.1, разработанной командой Mistral AI. Разбиение весов на шарды позволяет загружать модель при ограниченной памяти CPU. Модель содержит 7,1 млрд параметров и построена на архитектуре Transformer с Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатором byte-fallback BPE; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу и может служить базой для приложений на основе языковой модели. Это предварительно обученная модель, а не специализированный чат-ассистент. Репозиторий содержит веса в формате PyTorch. Лицензия — Apache-2.0. README сообщает о результатах сравнений с Llama 2 13B, однако конкретные условия и метрики здесь не приведены.

Сценарии применения

  • генерация продолжения по текстовому запросу
  • создание черновиков и вариантов текста
  • развёртывание языковой модели в среде с ограниченной памятью CPU

Ограничения

Это предварительно обученная модель, поэтому качество диалоговых ответов и следование инструкциям README не заявляет. Описание не приводит результатов бенчмарков и не уточняет потребности в вычислительных ресурсах.

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

Sharded version of Mistral-7B-v0.1

This is the sharded version of Mistral-7B-v0.1 so you can use it when you have limited CPU memory

Model Card for Mistral-7B-v0.1

The Mistral-7B-v0.1 Large Language Model (LLM) is a pretrained generative text model with 7 billion parameters. Mistral-7B-v0.1 outperforms Llama 2 13B on all benchmarks we tested.

For full details of this model please read our Release blog post

Model Architecture

Mistral-7B-v0.1 is a transformer model, with the following architecture choices:

  • Grouped-Query Attention
  • Sliding-Window Attention
  • Byte-fallback BPE tokenizer

The Mistral AI Team

Albert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Arthur Mensch, Chris Bamford, Devendra Singh Chaplot, Diego de las Casas, Florian Bressand, Gianna Lengyel, Guillaume Lample, Lélio Renard Lavaud, Lucile Saulnier, Marie-Anne Lachaux, Pierre Stock, Teven Le Scao, Thibaut Lavril, Thomas Wang, Timothée Lacroix, William El Sayed.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
9a68ea0

0 моделей