/ Модель
Каталог

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
13 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

mistral-7b-bfloat16-trainer-full

ghimiresunil
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 дек 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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-trainer-full — дообученная модель генерации текста на основе Mistral-7B-v0.1 от Mistral AI. Она содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и представлена в формате safetensors; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста, однако конкретные сценарии применения и особенности настройки в карточке не описаны.

В README указана настройка на датасете, обозначенном как None, и значение loss 1,6020 на оценочной выборке, но описания данных и методики оценки нет. Модель опубликована по лицензии Apache-2.0. Карточка не подтверждает поддержку чата, инструментов или конкретных языков.

Сценарии применения

  • генерация текста по текстовой подсказке
  • продолжение заданного фрагмента текста
  • создание прототипов приложений на базе Mistral

Ограничения

В README нет подробностей о назначении, данных обучения и методике оценки; значение loss 1,6020 не позволяет оценить качество без контекста. Поддержка конкретных языков и диалоговых возможностей не подтверждена.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
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 341модель

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: 1.6020

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: 7
  • total_train_batch_size: 28
  • total_eval_batch_size: 28
  • 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
1.71711.032051.6020

Framework versions

  • Transformers 4.35.0
  • Pytorch 2.1.1+cu121
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.14.1

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
4fcddb7

0 моделей

    Создать бенчмарк