/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,2 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
19 фев 2024

echo-mistral-7b-instruct-lasttoken

ЭмбеддингиТекст → embedding8 профессий

Модель на основе Mistral с подходом Echo предназначена для извлечения признаков и построения эмбеддингов текста.

95скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены26 фев 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 «Эмбеддинги» — 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

jspringer/echo-mistral-7b-instruct-lasttoken — модель для извлечения текстовых признаков и построения эмбеддингов на основе Mistral. В карточке указаны плотная архитектура Mistral, 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. README связывает модель с подходом Echo, в котором повторение улучшает языковые эмбеддинги, но подробности и примеры использования вынесены во внешние материалы.

Модель предназначена для получения векторных представлений текста, в том числе для сценариев семантического поиска и сравнения текстов. В метаданных также отмечена возможность диалогового взаимодействия. Поддерживаемые языки и лицензия в доступных данных не указаны, поэтому их нельзя надёжно определить.

Сценарии применения

  • построение эмбеддингов текстовых фрагментов
  • семантический поиск по коллекции документов
  • сравнение текстов по смысловой близости

Ограничения

README не содержит подробностей обучения или примеров использования; карточка отсылает за ними к статье и репозиторию GitHub. Лицензия и поддерживаемые языки в предоставленных данных отсутствуют.

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

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralModel
Ревизия весов
4beb490

0 моделей