Bonaparta-7B: a story teller
This is a Mistral-instruct-v0.2 model finetuned using DPO on the gutenberg-dpo dataset.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 14,5 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 13 мар 2024
Ссылки
Bonaparta-7B
Bonaparta-7B — дообученная на текстах Project Gutenberg разговорная модель Mistral для создания и продолжения историй.
21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 мар 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.
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
Bonaparta-7B — разговорная модель для генерации текста, разработанная на основе Mistral Instruct v0.2 и дообученная методом DPO на наборе данных gutenberg-dpo. Она ориентирована на рассказывание историй и подходит для интерактивного создания художественного текста и продолжения сюжетов. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 32 768 токенов.
Модель принимает текстовые запросы и выдаёт текст. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия — MIT. README не сообщает об отдельных оценках качества, поэтому пригодность для конкретного сценария стоит проверять на собственных примерах.
Сценарии применения
- написание художественных рассказов по заданной теме
- продолжение незавершённой истории
- интерактивное развитие сюжета в диалоге
Ограничения
Карточка не приводит оценок качества или сведений о надёжности для задач, отличных от рассказывания историй; результаты следует проверять на целевых примерах.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- b06e405