/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-v0.1
Опубликована
18 фев 2024

mistral-7b-bfloat16-sft-full

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на базе Mistral-7B-v0.1 языковая модель для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 фев 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

ghimiresunil/mistral-7b-bfloat16-sft-full — дообученная модель генерации текста на базе Mistral-7B-v0.1. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и принимает контекст длиной до 32 768 токенов. Веса представлены в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста. README сообщает о дообучении на датасете, обозначенном как None, и приводит значение loss 0,5747 на оценочной выборке, но не описывает конкретную специализацию, языки или сценарии применения. Указана лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • подготовка черновиков и вариантов формулировок
  • эксперименты с генерацией текста на базе Mistral

Ограничения

README не раскрывает специализацию, обучающие данные и результаты за пределами значения loss 0,5747; качество для конкретных задач по этой информации оценить нельзя.

Для каких профессий подходит4

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-bfloat16-sft-full

This model is a fine-tuned version of mistralai/Mistral-7B-v0.1 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.5747

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-07
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 6
  • total_train_batch_size: 24
  • total_eval_batch_size: 24
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.61121.013800.5747

Framework versions

  • Transformers 4.36.2
  • Pytorch 2.0.1
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.15.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
e1e1a55

0 моделей