This variant of the model has undergone reinforcement learning (RL) fine-tuning and is based on teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. The fine-tuning process utilized a preference dataset derived from HuggingFace's no robots dataset, incorporating Differential Privacy Optimization (DPO) techniques.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 29 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 2 янв 2024
Ссылки
openhermes_dpo_norobot_0201
Разговорная модель на базе Mistral, дообученная методом DPO для генерации ответов на текстовые запросы.
67скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 янв 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
jae24 выпустил разговорную модель для генерации текста на основе Mistral размером 7,1 млрд параметров. Она дообучена методом DPO на предпочтениях, полученных из датасета HuggingFace No Robots, с применением обучения с подкреплением.
Модель предназначена для диалогов и генерации ответов по текстовому запросу. Она поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате Safetensors под лицензией MIT.
README указывает базовую модель teknium/OpenHermes-2.5-Mistral-7B. Качество и ограничения конкретного варианта отдельно не описаны.
Сценарии применения
- ведение диалога с пользователем
- генерация ответов на вопросы
- создание текста по запросу
Ограничения
README не приводит оценок качества или конкретных ограничений; результат зависит от формулировки запроса и контекста.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- db7b391