<img src=https://huggingface.co/lodrick-the-lafted/Synthetic-Minstrel-14B/resolve/main/synth.png>
Literally just Synthia-7B with Mistral-7B's layers appended to the end. No finetune.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 13,7 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 30 сен 2023
Ссылки
Synthetic-Minstrel-14B
Производная модель на основе Synthia-7B и Mistral-7B для генерации текста.
28скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены21 янв 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
Synthetic-Minstrel-14B — производная текстовая генеративная модель, созданная добавлением слоёв Mistral-7B к Synthia-7B; автор указывает, что дообучения не проводилось. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. По метаданным модель имеет 13,7 млрд параметров, архитектуру семейства Llama и контекст до 32 768 токенов.
Модель предназначена для генерации текста. README не описывает специальные сценарии применения, языки или результаты оценки качества, поэтому её возможности сверх общей генерации текста не уточняются. Распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация текста по текстовому запросу
- продолжение заданного текста
- создание черновиков и ответов
Ограничения
Автор сообщает, что модель не дообучалась; README не приводит оценки качества или целевых сценариев, поэтому пригодность для конкретных задач не подтверждена.
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 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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 254b717