Finetune of Mistral Nemo, using unsloth. Trained from about 250 public domain books from gutenberg.org. Used Mistral formatted instructions to make prompts to write chapters of fiction.
Характеристики
- Контекст
- 1 024 000 токенов
- Параметры
- 12,1 млрд
- Размер весов
- 24,5 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 13 дек 2024
Ссылки
fictions
Дообученная на книгах из общественного достояния модель Mistral Nemo для написания глав и генерации художественного текста по инструкциям.
9скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 дек 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
leftyfeep/fictions — дообученная модель семейства Mistral Nemo, созданная с помощью Unsloth. Для обучения использованы примерно 250 книг из общественного достояния на Gutenberg.org; по описанию автора, промпты в формате инструкций Mistral обучали модель писать главы художественных произведений.
Модель предназначена для генерации художественного текста по текстовым инструкциям, в частности для продолжения и написания глав. Архитектура — плотная авторегрессионная модель Mistral с 12,1 млрд параметров; заявленное контекстное окно — 1 024 000 токенов. Репозиторий содержит веса safetensors, а лицензия — MIT.
Обучающие данные ограничены корпусом примерно из 250 книг общественного достояния, поэтому стиль и тематика генерации могут отражать этот корпус. README не приводит оценок качества или подробных ограничений применения.
Сценарии применения
- написание главы художественного произведения по заданному промпту
- продолжение начатого рассказа
- создание черновика художественного текста
- генерация сюжетных сцен и описаний
Ограничения
Обучение опирается примерно на 250 книг из общественного достояния, что может ограничивать разнообразие стилей и тематик. В README нет результатов оценки качества или подробного описания ограничений.
Для каких профессий подходит3
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 385моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель
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
- 84e1b88