/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
48,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Библиотека
transformers
Опубликована
17 янв 2024

Maixtchup-4x7b

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Предварительно обученная англоязычная модель Mixtral MoE для генерации текста и диалоговых сценариев.

71скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 июн 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

Maixtchup-4x7b — предварительно обученная языковая модель типа Mixture of Experts, созданная Kaitchup с помощью mergekit на основе mistralai/Mistral-7B-v0.1. Модель предназначена для генерации текста на английском языке и поддерживает диалоговый сценарий; её можно дополнительно дообучать с помощью PEFT и адаптеров.

В метаданных указаны архитектура Mixtral MoE, 7,1 млрд параметров, контекст до 32 768 токенов и формат safetensors. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка описывает её как предварительно обученную и не настроенную для следования инструкциям, поэтому качество ответов в диалогах и специализированных задачах может потребовать дообучения.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста на английском языке
  • создание диалогового прототипа на базе языковой модели
  • дообучение языковой модели с помощью PEFT-адаптеров

Ограничения

Модель предварительно обучена и не настроена для следования инструкциям; для диалогов и специализированных задач может потребоваться дообучение.

Для каких профессий подходит4

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

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
d2c4f47

0 моделей