/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
187 ГБ
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
30 дек 2023

Mixtral-8x7B-v0.1-turkish

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная на турецких инструкциях модель Mixtral для генерации текста и ответов на запросы на турецком языке.

25скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены6 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.

  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

Модель malhajar/Mixtral-8x7B-v0.1-turkish разработана Мохамадом Аль-Хаджаром и представляет собой дообученную методом SFT версию mistralai/Mixtral-8x7B-v0.1. Это языковая модель архитектуры Mixtral с разреженной экспертной архитектурой MoE, предназначенная для генерации текста и ответов на инструкции на турецком языке. Для запросов используется шаблон с секциями Instruction и Response.

Модель подходит для турецких диалоговых помощников, ответов на вопросы и генерации текстов по инструкциям. Она дообучена на наборе malhajar/alpaca-gpt4-tr; размер по метаданным — 7,1 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch и Safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на турецком языке
  • создание турецкого диалогового помощника
  • генерация турецкого текста по инструкциям
  • суммаризация и переформулирование текста на турецком языке

Ограничения

Дообучение ориентировано на турецкий язык, поэтому качество для других языков может быть ниже. В предоставленных данных не указана лицензия.

Для каких профессий подходит5

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

Model Card for Model ID

malhajar/Mixtral-8x7B-v0.1-turkish is a finetuned version of Mixtral-8x7B-v0.1 using SFT Training. This model can answer information in turkish language as it is finetuned on a turkish dataset specifically alpaca-gpt4-tr

Model Description

Prompt Template

### Instruction:

<prompt> (without the <>)

### Response:

How to Get Started with the Model

Use the code sample provided in the original post to interact with the model.

from transformers import AutoTokenizer,AutoModelForCausalLM
 
model_id = "malhajar/Mixtral-8x7B-v0.1-turkish"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path,
                                             device_map="auto",
                                             torch_dtype=torch.float16,
                                             revision="main")

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

question: "Türkiyenin en büyük şehir nedir?"
# For generating a response
prompt = f'''
### Instruction:  {question} ### Response:
'''
input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
output = model.generate(inputs=input_ids,max_new_tokens=512,pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,top_k=50, do_sample=True,repetition_penalty=1.3
        top_p=0.95,trust_remote_code=True,)
response = tokenizer.decode(output[0])

print(response)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
270dd99

0 моделей