/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
5 мар 2024

Synatra-kiqu-7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая модель на базе Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации ответов в формате ChatML.

21скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены6 мар 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

Synatra-kiqu-7B — диалоговая языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, опубликованная maywell. Она дообучена на базе maywell/Synatra-7B-v0.3-dpo и предназначена для генерации текста в формате ChatML, в том числе для диалоговых сценариев. Контекст модели составляет 4096 токенов; репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Модель поддерживает корейский язык: в README приведена информация о поддержке обучения со стороны Sionic AI, однако язык и состав обучающих данных там не уточняются. Лицензия — CC BY-SA 4.0. Бенчмарки в карточке не приведены, поэтому качество модели по ним оценить нельзя.

Сценарии применения

  • создание диалогового чат-бота
  • генерация ответов на сообщения пользователя
  • разработка прототипа разговорного ассистента

Ограничения

В README не приведены результаты бенчмарков. Указанное окно контекста — 4096 токенов.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Join our discord

Server Link

License

cc-by-sa-4.0

Model Details

Base Model
maywell/Synatra-7B-v0.3-dpo

Trained On
A100 80GB * 8

Sionic AI에서 GPU 자원을 지원받아 제작되었습니다.

Instruction format

It follows ChatML format.

Model Benchmark

TBD

Implementation Code

Since, chat_template already contains insturction format above. You can use the code below.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda" # the device to load the model onto

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("maywell/Synatra-kiqu-7B")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("maywell/Synatra-kiqu-7B")

messages = [
    {"role": "user", "content": "사회적 합의는 어떤 맥락에서 사용되는 말이야?"},
]

encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")

model_inputs = encodeds.to(device)
model.to(device)

generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=1000, do_sample=True)
decoded = tokenizer.batch_decode(generated_ids)
print(decoded[0])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
30c593b

0 моделей