/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
23,9 млн
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
28 июн 2024

Ссылки

Hugging Face

Bitnet-Mistral.0.2-v6.9

liminerity
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель семейства Mistral для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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.

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

Bitnet-Mistral.0.2-v6.9 — дообученная языковая модель семейства Mistral, представленная в формате safetensors. По метаданным, это плотная авторегрессионная модель с архитектурой MistralForCausalLM, примерно 23,9 млн параметров и контекстом до 4096 токенов. Репозиторий создан liminerity 28 июня 2024 года.

Модель предназначена для генерации текста. README сообщает о дообучении на датасете, обозначенном как None, но не описывает сценарии применения, данные обучения или результаты оценки. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков ответов
  • написание коротких текстов по запросу

Ограничения

README не сообщает о качестве, обучающих данных и оценке модели, поэтому её пригодность для конкретных задач не подтверждена. Лицензия не указана в предоставленных данных.

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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Bitnet-Mistral.0.2-v6.9

This model is a fine-tuned version of liminerity/Bitnet-Mistral.0.2-v6.9 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: 0.005
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3

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
50170bc

0 моделей

    Создать бенчмарк