This model is a fine-tuned model based on mistralai/Mistral-7B-v0.1 on the open source dataset Open-Orca/SlimOrca.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 14,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 25 окт 2023
Ссылки
mistral-7b-finetuned-orca-dpo-v2
Дообученная на Open-Orca/SlimOrca модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации ответов и текстового диалога.
66скачиваний за 30 дней28лайковвеса обновлены26 окт 2023
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
lvkaokao/mistral-7b-finetuned-orca-dpo-v2 — текстовая генеративная модель, дообученная на базе Mistral-7B-v0.1 с использованием открытого датасета Open-Orca/SlimOrca. Она предназначена для генерации ответов и диалоговых сценариев общего назначения. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch, лицензия — Apache-2.0.
Карточка указывает на дообучение на инструкционном датасете, поэтому модель подходит для ответов на запросы, следования инструкциям и ведения текстового диалога. В метаданных перечислены Mistral и text-generation; конкретные языковые возможности и отдельные гарантии качества карточка не уточняет.
Сценарии применения
- ответы на пользовательские вопросы
- выполнение текстовых инструкций
- ведение диалога с чат-ботом
Ограничения
Карточка не уточняет языковые возможности и результаты оценки качества; ответы модели могут быть неточными.
Для каких профессий подходит12
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 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
- III.5Управление персоналом и организацией
- I.7Речь, диалоги и встречи
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- III.10Проекты, процессы и операционное управление
- I.3Извлечение и структурирование данных
- III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- III.8Договоры, юридическая работа и compliance
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
- a5c1daa