Дообученная версия Mistral Nemo Instruct для диалоговой генерации текста, следования инструкциям и математических запросов.
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.
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
0,1231
Публичная таблицадругая ревизия
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
0,3501
Публичная таблицадругая ревизия
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 дообучена автором репозитория nbeerbower на наборах jondurbin/truthy-dpo-v0.1 и kyujinpy/orca_math_dpo. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral для генерации текста и диалога; метаданные указывают 12,1 млрд параметров, контекст до 1 024 000 токенов и формат Safetensors. Модель предназначена для ответов на инструкции, диалоговых сценариев и генерации текста, включая математические запросы и задачи на правдивость, представленные в данных дообучения. Базовая модель многоязычная и поддерживает вызов инструментов через соответствующий интерфейс.
По README, дообучение выполнено в течение одной эпохи на A100 в Google Colab. Репозиторий приводит результаты Open LLM Leaderboard: среднее 24,72, IFEval 67,94 и BBH 29,54; эти оценки не гарантируют качество на конкретных пользовательских задачах. Лицензия — Apache-2.0.
В README приведены ограниченные результаты бенчмарков, которые не подтверждают качество на всех сценариях. Дообучение проведено за одну эпоху; результаты на конкретных задачах могут различаться.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 finetuned on jondurbin/truthy-dpo-v0.1 and kyujinpy/orca_math_dpo.
Finetuned using an A100 on Google Colab for 1 epoch.
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 24.72 |
| IFEval (0-Shot) | 67.94 |
| BBH (3-Shot) | 29.54 |
| MATH Lvl 5 (4-Shot) | 6.27 |
| GPQA (0-shot) | 4.70 |
| MuSR (0-shot) | 12.09 |
| MMLU-PRO (5-shot) | 27.79 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…