Дообученная разговорная модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и ответов в диалоге.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Mistral-v0.3-Instruct-Matter-Slim-A — разговорная языковая модель, дообученная munish0838 на базе unsloth/mistral-7b-instruct-v0.3-bnb-4bit с использованием датасета 0-hero/Matter-0.1-Slim-A. Это плотная архитектура MistralForCausalLM с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; модель принимает текст и генерирует текст. Карточка указывает обучение с Unsloth и библиотекой TRL.
Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Карточка не описывает конкретные навыки датасета или результаты оценки качества, поэтому специализацию сверх общего назначения определить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.
Карточка не приводит оценок качества и не описывает конкретные области специализации; возможности за пределами общей диалоговой генерации по этим данным подтвердить нельзя.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…