/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Llama 2
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
11 дек 2023

mistral-7b-v5

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Инструкционная модель MindsAndCompany на базе Mistral 7B для генерации ответов и диалоговых ассистентов.

25скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены11 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-v5 — языковая модель MindsAndCompany на архитектуре Mistral, основанная на mistral-7b. Согласно карточке, модель прошла инструкционное дообучение и оптимизацию DPO. Она предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговых сценариев; в примере из карточки пользователь задаёт вопрос на корейском языке и просит объяснить решение.

Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Указанная длина контекста — 32 768 токенов. В метаданных отмечен английский язык; пример также демонстрирует ввод на корейском, но этого недостаточно, чтобы считать корейский заявленным поддерживаемым языком. Модель может быть полезна для прототипов бизнес-чатботов и ассистентов, упомянутых разработчиком. Лицензия указана как llama2; перед использованием следует проверить её условия для конкретного сценария.

Сценарии применения

  • создание чатбота для ответов на инструкции
  • разработка текстового бизнес-ассистента
  • генерация развернутых ответов на вопросы
  • прототипирование диалогового помощника

Ограничения

Карточка не приводит результаты оценки качества или подробные сведения о данных обучения. Корейский язык присутствует в примере, но не указан в метаданных как поддерживаемый.

Для каких профессий подходит14

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-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-7b, 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-v5' 
message =  "### Instruction:\n\n두 개의 구가 각각 지름이 1, 2일때 두 구의 부피는 몇배지? 설명도 같이 해줘.\n\n### Response:\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
4cd578d

0 моделей