/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
368 млн
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
4 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

Bitnet-Mistral.0.2-330m-v0.2-grokfast-v2.99

liminerity
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель семейства Mistral для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

392скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 июл 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

liminerity/Bitnet-Mistral.0.2-330m-v0.2-grokfast-v2.99 — дообученная компактная языковая модель семейства Mistral с плотной архитектурой MistralForCausalLM и примерно 368,3 млн параметров. Модель создана на основе liminerity/Bitnet-Mistral.0.2-330m-v0.2-grokfast-v2.9; в репозитории указаны веса safetensors. Контекст составляет до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста. README не раскрывает обучающие данные, целевые сценарии или результаты оценки, поэтому качество и специализацию модели по конкретным областям установить нельзя. Сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • подготовка черновиков и коротких текстов
  • эксперименты с компактными языковыми моделями

Ограничения

README не описывает обучающие данные, оценку качества или ограничения применения, поэтому пригодность для конкретных задач не подтверждена. Лицензия в доступных сведениях не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Bitnet-Mistral.0.2-330m-v0.2-grokfast-v3

This model is a fine-tuned version of liminerity/Bitnet-Mistral.0.2-330m-v0.2-grokfast-v2.9 on the None dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2.5e-06
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 4
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1

Framework versions

  • Transformers 4.41.2
  • Pytorch 2.3.0+cu121
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1

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
532aa2c

0 моделей

    Создать бенчмарк