Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mistral · dense
Опубликована: 24 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

Tess-XS-v1-3-yarn-128K

migtissera

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Общая текстовая модель Mistral с 7,1 млрд параметров для диалоговой генерации текста.

456скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены4 дек 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Tess-XS-v1-3-yarn-128K — версия общего языкового семейства Tess, разработанная Migtissera на базе Nous Research Mistral-7B-yarn-128K. Это плотная авторегрессионная модель MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров для генерации текста. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Модель предназначена для генерации текста общего назначения в формате диалога с ролями SYSTEM, USER и ASSISTANT. В карточке указана длина контекста 32 768 токенов; автор сообщает о тестировании до 16 тысяч токенов и отмечает небольшие повторы около этой длины, поэтому для конкретных сценариев рекомендуется проверять качество и ограничивать контекст. Поддерживаемый язык в карточке не обозначен.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоговом интерфейсе
составление и продолжение текстов
выполнение текстовых инструкций
обработка длинных текстовых запросов

Ограничения

Автор сообщает о небольших повторах при контексте около 16 тысяч токенов и рекомендует проверять модель на целевых сценариях и ограничивать длину контекста.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Note:

This version is the stable release. The issues that were present in versions 1.0, 1.1 and 1.2 all have been rectified. Thank you for your patience while R&D was conducted. Enjoy!

This model have been tested on context length up to 16K. Model produced slight repetition around 16K context length. I recommend testing the model to your usecase and limiting the context length.

Here's my learnings going from Tess-v1.0 to Tess-v1.3: https://migel.substack.com/p/learnings-from-training-tess

Tess

Tess, short for Tesoro (Treasure in Italian), is a general purpose Large Language Model series. Tess-XS-v1.3 was trained on the Nous Research Mistral-7B-yarn-128K base.

Prompt Format:

SYSTEM: <ANY SYSTEM CONTEXT>
USER: 
ASSISTANT:

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: 72d393d