/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
3 мар 2024

BreznChatML

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Экспериментальная чат-модель на базе Mistral для генерации диалогового текста, чьи математические способности ухудшились после неудачного дообучения.

23скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены4 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.

  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

BreznChatML — экспериментальная разговорная модель johannhartmann на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате.

Автор описывает эксперимент с датасетом DPO по математике, дополненным немецким переводом. По его оценке, эксперимент снизил способность модели решать математические задачи; в приведённых результатах оценки составляют 2,65 по математике, 4,6 по рассуждениям и программированию, 8,425 по письму. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чате
  • написание и редактирование текстов
  • ролевая беседа
  • извлечение сведений из текста

Ограничения

Автор сообщает, что экспериментальное дообучение на математическом DPO-датасете с немецким переводом снизило способность модели решать математические задачи. В приведённых оценках математика получила 2,65 из 10; методика и шкала оценки в карточке не уточнены.

Для каких профессий подходит6

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

This was just an experiment. One that went bad. I actually managed to decrease the ability to do math by using a math dpo dataset with a german translation.

{
    "first_turn": 6.48125,
    "second_turn": 6.19375,
    "categories": {
        "writing": 8.425,
        "roleplay": 7.4,
        "reasoning": 4.6,
        "math": 2.65,
        "coding": 4.6,
        "extraction": 7,
        "stem": 8.0,
        "humanities": 8.025
    },
    "average": 6.3375
}

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
e49d8a2

0 моделей