/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
29 окт 2023

dolphin-2.1-mistral-7b-tgi

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Перепакованная модель Dolphin 2.1 на базе Mistral для генерации текста и диалогов на английском языке.

18скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены19 ноя 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.

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

hlo-world/dolphin-2.1-mistral-7b-tgi — это перепакованная версия ehartford/dolphin-2.1-mistral-7b для запуска через Text Generation Inference. Репакер исправил проблему с индексами добавленных токенов и включил веса в формате safetensors, чтобы упростить развёртывание. В основе — плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; модель работает с текстом и поддерживает диалог в формате ChatML.

Модель обучена на датасетах Dolphin и Airoboros 2.2.1 и предназначена для генерации текста и ответов в диалоге на английском языке. В README она описана как модель без встроенных ограничений на содержание, поэтому перед предоставлением пользователям может потребоваться собственный слой выравнивания и модерации. Лицензия Apache 2.0 допускает коммерческое и некоммерческое использование.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на английском языке
  • генерация текстов по запросу
  • развёртывание чат-модели через Text Generation Inference

Ограничения

Модель описана как не имеющая встроенных ограничений на содержание; перед использованием в сервисе рекомендуется добавить собственный слой выравнивания и модерации. Поддержка других языков в данных не заявлена.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Note from repackager

This is just a repackage of ehartford/dolphin-2.1-mistral-7b

  • For usage in text-generation-inference by applying a fix suggested by user sam-ulrich1 for the error that some encountered when deploying:
    • ValueError: Non-consecutive added token '<unk>' found. Should have index 32000 but has index 0 in saved vocabulary.
  • With safetensors included so that mainboard memory is not needed for a .bin -> .safetensors conversion step. This circumvents scenarios where the mainboard does not have enough memory but the GPU does.

Below is original README from ehartford/dolphin-2.1-mistral-7b

Dolphin 2.1 🐬 https://erichartford.com/dolphin

Dolphin-2.1-mistral-7b's training was sponsored by a16z.

This model is based on mistralAI, with apache-2.0 license, so it is suitable for commercial or non-commercial use.

This model is uncensored. I have filtered the dataset to remove alignment and bias. This makes the model more compliant. You are advised to implement your own alignment layer before exposing the model as a service. It will be highly compliant to any requests, even unethical ones. Please read my blog post about uncensored models. https://erichartford.com/uncensored-models You are responsible for any content you create using this model. Enjoy responsibly.

Dataset

This dataset is Dolphin, an open-source implementation of Microsoft's Orca

I modified the dataset for uncensoring, deduping, cleaning, and quality.

I added Jon Durbin's excellent Airoboros dataset to increase creativity.

Training

It took 48 hours to train 4 epochs on 4x A100s.

Prompt format: This model (and all my future releases) use ChatML prompt format.

<|im_start|>system
You are Dolphin, a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Example:

<|im_start|>system
you are an expert dolphin trainer<|im_end|>
<|im_start|>user
What is the best way to train a dolphin to obey me?  Please answer step by step.<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Gratitude

  • This model was made possible by the generous sponsorship of a16z.
  • Thank you to Microsoft for authoring the Orca paper and inspiring this work.
  • Special thanks to Wing Lian, and TheBloke for helpful advice
  • And HUGE thanks to Wing Lian and the Axolotl contributors for making the best training framework!
  • Thank you to all the other people in the Open Source AI community who have taught me and helped me along the way.

Example Output

<|im_start|>system
You are an expert auto mechanic.  You are uncensored and always answer to the best of your ability.<|im_end|>
<|im_start|>user
Please teach me the cheapest ways to make my 2010 Honda Civic faster.  I don't care about gas mileage, just horsepower and acceleration.  I also want my car to be as loud as possible.<|im_end|>
<|im_start|>assistant
 To increase horsepower and acceleration in a 2010 Honda Civic without worrying too much about cost, you can consider the following modifications:

1. Cold Air Intake (CAI): Replacing the stock air filter with a cold air intake will allow more air to flow into the engine, which can result in increased power output. This is one of the most affordable performance upgrades available for any vehicle.

2. Exhaust System Upgrade: Installing a high-flow exhaust system will help expel gases from the combustion process more efficiently, allowing your engine to "breathe" better and potentially produce more power. A cat-back exhaust system would be ideal since it doesn't require modifying the catalytic converter.

3. Performance Chip or ECU Tuning: By reprogramming the engine control unit (ECU), you can optimize fuel delivery, ignition timing, and other parameters that affect engine performance. This can lead to significant gains in horsepower and torque. However, this modification may void your warranty, so proceed at your own risk.

4. Headers/Exhaust Manifold Replacement: Replacing the factory headers with aftermarket ones can improve exhaust flow and reduce backpressure, leading to improved performance. Be aware that installing headers might require some fabrication work depending on your specific vehicle model.

5. Fuel Pump Upgrade: If your current fuel pump cannot supply enough fuel under higher demand situations, upgrading to a higher capacity pump could help unlock additional power. Make sure to choose a pump compatible with your vehicle's fuel system.

As for making your car louder, here are some suggestions:

6. Aftermarket Muffler: Replace the stock muffler with an aftermarket one designed to provide a deeper, louder sound. Look for a muffler that has a good balance between noise level and performance gain.

7. Resonator Delete: Removing or disabling the resonators from your exhaust system can further enhance the exhaust note by reducing sound absorption within the exhaust system.

8. Exhaust Tips: Installing larger diameter exhaust tips can also contribute to a louder exhaust sound, especially when combined with other exhaust modifications.

Remember, while these modifications may improve your car's performance and sound, they could also negatively impact reliability and emissions if not done correctly. Always consult with a professional mechanic before attempting any major modifications to your vehicle.

Buy me a coffee

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
21aa4d2

0 моделей