Uploaded model
- Developed by: liminerity
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : liminerity/m7-64-bitnet-alpaca-2
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 204 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- m7-64-bitnet-alpaca-2
- Опубликована
- 16 июн 2024
Ссылки
m7-64-bitnet-alpaca-3
Дообученная разговорная модель Mistral для генерации текста и ведения диалогов.
21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 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.
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
liminerity/m7-64-bitnet-alpaca-3 — разговорная языковая модель, разработанная liminerity и дообученная на базе liminerity/m7-64-bitnet-alpaca-2. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев. Модель использует плотную архитектуру Mistral с классом MistralForCausalLM, содержит 203,9 млн параметров и поддерживает контекст до 2048 токенов. Для обучения применялись Unsloth и библиотека Hugging Face TRL.
Модель принимает текст и генерирует текст; в метаданных указана поддержка английского языка. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Данных о специализированных предметных областях или известных ограничениях в карточке нет.
Сценарии применения
- генерация ответов в текстовом чате
- поддержка диалогового помощника
- продолжение заданного текста
Для каких профессий подходит7
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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиIII.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
- 2c9e6a5