Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 68,7 млрд
Размер весов: 138 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 19 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

Mira-70B-v0.8

gotzmann

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Крупная русскоязычная модель на архитектуре LLaMA для генерации текста и ответов в диалоговом формате.

18скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены19 апр 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.

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

Mira 70B v0.8 — русскоязычная модель генерации текста на архитектуре LLaMA 70B v2, представленная автором как крупная русская модель. По карточке, модель обучалась методом TRINITY в течение 60 часов на Nvidia H100. Для запросов используется формат с ролями Human и Assistant и специальными разделителями.

Модель предназначена для генерации ответов на русском языке в диалоговом формате и других задач создания текста. Она содержит 68,7 млрд параметров, имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и нативный контекст 4096 токенов. Файлы представлены в формате PyTorch.

Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Версия обозначена как 0.8; карточка не приводит оценок качества и подробностей обучения, поэтому пригодность для конкретных сценариев следует проверять отдельно.

Сценарии применения

генерация ответов на вопросы на русском языке
создание диалогового ассистента на русском языке
написание и продолжение русскоязычных текстов

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. Карточка не содержит оценок качества или подробного описания обучающих данных.

Для каких профессий подходит9

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 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Mira 70B v0.8

The smartest Russian model based on LLaMA 70B v2 architecture. So maybe it's the last Big Russian Model of that family.

Trained with TRINITY method for 60 hours of Nvidia H100.

Prompt Format

Please use the prompt formatted like this:

You are an AI assistant that follows instruction. Help as much as you can.

### Human:

Your question here.

### Assistant:

Please pay attention for double new lines everywhere - and after "### Assistant:" line too!

GGUF

https://huggingface.co/gotzmann/Mira-70B-v0.8-GGUF/tree/main

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: a654b1c