SHRDFU-7b Γ — дообученная модель Mistral для генерации английского текста и экспериментальных задач рассуждения.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
SHRDFU-7b Γ — языковая модель, разработанная maldv и дообученная на базе ammarali32/multi_verse_model. Это плотная модель семейства Mistral с архитектурой MistralForCausalLM и 7,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и экспериментов с улучшением рассуждений и решения задач; при дообучении использовался датасет maldv/crabcanon, а также настройка слоёв внимания и небольшое полное дообучение слоёв.
Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на английский язык. Распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.
Автор отмечает, что в использованном датасете есть как полезные, так и слабые примеры, а модель рассматривается как промежуточный эксперимент. Коммерческое использование ограничено лицензией CC BY-NC 4.0.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
As I work on understanding how to layer information in to the model, this dataset has some good parts and bad. I think one or two more experiments and I move on.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…