/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
29 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-v0.1
Библиотека
transformers
Опубликована
16 сен 2024

Mistral-7B-ProXMath

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Математически адаптированная Mistral-7B-v0.1 для генерации текста и решения математических задач.

25скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены28 сен 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

Mistral-7B-ProXMath — языковая модель, созданная командой ProX на основе Mistral-7B-v0.1. Модель продолжительно предобучали на 10 млрд токенов математического корпуса OpenWebMath-Pro, чтобы улучшить решение математических задач и рассуждения.

Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она генерирует текст на входном языке; в метаданных указан английский язык. Контекст составляет 4096 токенов. В оценках на девяти математических бенчмарках модель превзошла исходную Mistral-7B-v0.1 по среднему результату, хотя на отдельных наборах уступила ей.

Модель подходит для генерации решений и ответов на математические задачи, но результаты бенчмарков не гарантируют правильность каждого ответа. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • решение школьных математических задач
  • генерация пошаговых математических объяснений
  • ответы на текстовые задачи по математике
  • оценка математических рассуждений в исследовательских бенчмарках

Ограничения

Модель может ошибаться в вычислениях и рассуждениях; результаты на бенчмарках не гарантируют корректность конкретного ответа. Контекст ограничен 4096 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Mistral-7B-ProXMath

ArXiv | Data: OpenWebMath-Pro | Code

Mistral-7B-ProXMath is a math-adapted Mistral-7B-v0.1 model that is continually pre-trained on OpenWebMath-Pro (a refined version by ProX) for 10B tokens.

Evaluations

ProX models are evaluated on 9 common math reasoning benchmarks.

Modelasdivgsm8kmathqamawpsminerva_mathmmlu_stemsat_mathsvamptabmwpaverage
Mistral-7B-v0.168.540.632.387.011.450.056.265.452.951.6
Mistral-7B-ProXMath72.951.053.089.222.454.275.064.949.859.2

Citation

@article{zhou2024programming,
  title={Programming Every Example: Lifting Pre-training Data Quality like Experts at Scale},
  author={Zhou, Fan and Wang, Zengzhi and Liu, Qian and Li, Junlong and Liu, Pengfei},
  journal={arXiv preprint arXiv:2409.17115},
  year={2024}
}

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
36168df

0 моделей