/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
14 дек 2023

mistral-7b-dpo-v5

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Дообученная методом DPO модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалоговых помощников.

66скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены14 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.

  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

mncai/mistral-7b-dpo-v5 — языковая модель MindsAndCompany на базе Mistral, прошедшая настройку для следования инструкциям и оптимизацию предпочтений методом DPO. Это плотная авторегрессионная модель с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых сценариев; в примере карточки задан вопрос на корейском языке, однако метаданные указывают английский как язык карточки. Модель поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Её можно применять для ответов на вопросы, ведения диалога и создания текстовых функций для бизнес-продуктов, включая чат-боты и помощники. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробного описания ограничений.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы пользователей
  • ведение диалогов в чат-боте
  • создание текстового бизнес-помощника

Ограничения

Карточка не содержит оценок качества и подробного описания ограничений. Английский указан среди языков карточки, но пример также содержит корейский текст, поэтому фактический охват языков неясен.

Для каких профессий подходит11

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 mncai/mistral-7b-dpo-v5

Introduction of MindsAndCompany

https://mnc.ai/

We create various AI models and develop solutions that can be applied to businesses. And as for generative AI, we are developing products like Code Assistant, TOD Chatbot, LLMOps, and are in the process of developing Enterprise AGI (Artificial General Intelligence).

Model Summary

based mistral, instruction tuned and dpo.

How to Use

Here give some examples of how to use our model.

from transformers import AutoConfig, AutoModel, AutoTokenizer
import transformers
import torch
hf_model = 'mncai/mistral-7b-dpo-v5' 
message = "<|user|>\n두 개의 구가 있는데 각각 지름이 1, 2일때 각 구의 부피는 몇배야? 설명도 같이 해줘.\n<|assistant|>\n"

sequences = pipeline(
    message,
    do_sample=True,
    top_k=10,
    num_return_sequences=1,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    max_length=2048,
)
for seq in sequences:
    print(f"Result: {seq['generated_text']}")

Contact

If you have any questions, please raise an issue or contact us at dwmyoung@mnc.ai

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
8108f31

0 моделей