/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,2 млрд
Размер весов
15 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
JiuZhou-base
Библиотека
transformers
Опубликована
26 авг 2024

ClimateChat

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

ClimateChat — дообученная чат-модель Mistral для ответов на вопросы об изменении климата.

22скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены22 июн 2025

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

ClimateChat — чат-модель для ответов на вопросы об изменении климата, разработанная командой itpossible. Это дообученная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,2 млрд параметров; базовая модель — itpossible/JiuZhou-base. По карточке авторов, ClimateChat создана в рамках работы над данными и методами инструкционного дообучения LLM для ответов на климатические запросы.

Модель предназначена для диалоговых ответов на вопросы о климате, включая фактические и пояснительные запросы. Она принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers. Поддерживаемые языки в предоставленных сведениях не перечислены. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы об изменении климата
  • объяснение климатических явлений и понятий
  • получение справочной информации по климатической тематике

Ограничения

Оценки качества и конкретные гарантии точности ответов в предоставленных сведениях не указаны; ответы о климате следует проверять по надёжным источникам.

Для каких профессий подходит3

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

🎉 News

Download

Model SeriesModelDownload LinkDescription
JiuZhouJiuZhou-baseHuggingfaceBase model (Rich in geoscience knowledge)
JiuZhouJiuZhou-Instruct-v0.1HuggingfaceInstruct model (Instruction alignment caused a loss of some geoscience knowledge, but it has instruction-following ability) LoRA fine-tuned on Alpaca_GPT4 in both Chinese and English and GeoSignal
JiuZhouJiuZhou-Instruct-v0.2HuggingFaceWisemodelInstruct model (Instruction alignment caused a loss of some geoscience knowledge, but it has instruction-following ability) Fine-tuned with high-quality general instruction data
ClimateChatClimateChatHuggingFaceWisemodelInstruct model Fine-tuned on JiuZhou-base for instruction following
Chinese-MistralChinese-Mistral-7BHuggingFaceWisemodelModelScopeBase model
Chinese-MistralChinese-Mistral-7B-Instruct-v0.1HuggingFaceWisemodelModelScopeInstruct model LoRA fine-tuned with Alpaca_GPT4 in both Chinese and English
Chinese-MistralChinese-Mistral-7B-Instruct-v0.2HuggingFaceWisemodelInstruct model LoRA fine-tuned with a million high-quality instructions
PreparedLLMPrepared-LlamaHuggingfaceWisemodelBase model Continual pretraining with a small number of geoscience data Recommended to use JiuZhou

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
586b27f

0 моделей