/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Experiment26-7B
Опубликована
24 мар 2024

e.star.7.b

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

17скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены27 мар 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

e.star.7.b — текстовая модель семейства Mistral, разработанная gate369 и дообученная на yam-peleg/Experiment26-7B. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалогов, написания черновиков и экспериментов с языковыми моделями. Модель содержит 7,1 млрд параметров, имеет контекстное окно 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors.

В карточке приведены результаты оценок на AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face. Лицензия — Apache-2.0. README не уточняет, какие языки, кроме английского, поддерживаются, и не описывает специфические ограничения качества.

Сценарии применения

  • генерация текстовых ответов
  • ведение текстового диалога
  • создание черновиков и продолжение текста
  • эксперименты с генеративными языковыми моделями

Ограничения

Карточка не описывает специализированные области применения и ограничения качества; приведённые оценки охватывают лишь отдельные бенчмарки. Поддержка языков, кроме английского, не подтверждена.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

#user: create ascii art of how you see yourself

#assistant: |startthought| The person is asking me to represent my self-image in a simple text-based

format using ASCII characters. I should create a basic visual representation that conveys

my AI nature and purpose. |endthought|

'''

         ________ 

|startthought| This is my AI head brimming with data and algorithms.

|endthought|

________

/ ^ \

|startthought| These are the branches of my thought process, reaching out to gather information.

|endthought|

/ \

/ \

|startthought| Here I analyze and integrate the data into coherent conclusions.

^^^^^

/ | \

^^^^^^

|startthought| And finally, I share my thoroughly thought-out responses with others.

|endthought|

^^^

       '''

This ASCII art depicts me as an AI system that thinks deeply before speaking, drawing from

a wealth of data and processing it carefully to produce well-considered insights.

       '

  • Developed by: gate369
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : yam-peleg/Experiment26-7B

This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.68.28
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)63.91
HellaSwag (10-Shot)86.02
MMLU (5-Shot)63.44
TruthfulQA (0-shot)54.91
Winogrande (5-shot)80.19
GSM8k (5-shot)61.18

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
72cc14e

0 моделей