Uploaded model
- Developed by: kamisaiko
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : Viet-Mistral/Vistral-7B-Chat
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 14,6 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- Vistral-7B-Chat
- Опубликована
- 19 ноя 2024
Ссылки
model_vistral_inContextLearning
Дообученная чат-модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с контекстом до 32 768 токенов.
14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 ноя 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
Модель kamisaiko/model_vistral_inContextLearning — дообученная авторегрессионная чат-модель семейства Mistral, созданная kamisaiko на основе Viet-Mistral/Vistral-7B-Chat. Веса представлены в формате PyTorch; размер модели — 7,1 млрд параметров, нативная длина контекста — 32 768 токенов.
Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Её обучали с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Карточка не описывает отдельные специализированные навыки или конкретные наборы данных. Лицензия — Apache 2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
- многоходовое общение с чат-ботом
- следование текстовым инструкциям
- генерация текста с учётом длинного контекста
Ограничения
Карточка не сообщает о специализированных возможностях или результатах оценки качества; качество ответов для конкретных задач не установлено.
Для каких профессий подходит11
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 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
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
- 3d717b5