/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
sec-mistral-7b-instruct-1.6-epoch
Библиотека
transformers
Опубликована
13 апр 2024

dolphin-mistral-instruct-7b

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Объединённая методом SLERP модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.

26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 апр 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

Это объединённая языковая модель mergekit-community, созданная методом SLERP на основе arcee-ai/sec-mistral-7b-instruct-1.6-epoch и cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02. Модель построена на архитектуре MistralForCausalLM с плотной архитектурой и содержит 7,1 млрд параметров; опубликованные веса представлены в формате Safetensors, а библиотека запуска — Transformers.

Модель предназначена для генерации текста в диалоговых сценариях: она принимает текстовый запрос и формирует текстовый ответ. Контекст составляет до 32 768 токенов. Карточка не описывает отдельные прикладные области или языковые характеристики, поэтому их нельзя уточнить по имеющимся данным. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге с ассистентом
  • продолжение текста по пользовательскому запросу
  • создание черновиков и вариантов формулировок

Ограничения

В предоставленных данных не описаны результаты оценки качества и специальные ограничения поведения модели. Указание лицензии отсутствует.

Для каких профессий подходит10

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

merge

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:
  - sources:
      - model: arcee-ai/sec-mistral-7b-instruct-1.6-epoch
        layer_range: [0, 32]
      - model: cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: cognitivecomputations/dolphin-2.8-mistral-7b-v02
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
8e54f6e

0 моделей