mistral architecture model, randomly initialized. useful for e2e testing.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 198 млн
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 28 сен 2023
Ссылки
tiny-mistral
Случайно инициализированная компактная модель Mistral для тестирования конвейеров текстовой генерации и систем вывода.
8 656скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены29 сен 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.
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
openaccess-ai-collective/tiny-mistral — небольшая языковая модель с архитектурой Mistral, опубликованная Open Access AI Collective. В карточке Hugging Face она описана как случайно инициализированная модель для сквозного тестирования; её назначение — проверка загрузки и работы систем вывода, а не генерация содержательных ответов.
Модель имеет около 197,8 млн параметров, 8 слоёв и контекст до 32 768 токенов. Она принимает текст и выдаёт текст; по имеющимся данным нельзя установить набор поддерживаемых естественных языков. Карточка показывает пример использования с Transformers. Лицензия в переданных метаданных и найденных сведениях не установлена.
Сценарии применения
- проверка загрузки модели через Transformers
- сквозное тестирование сервера генерации текста
- проверка совместимости программного обеспечения с архитектурой Mistral
Ограничения
Веса случайно инициализированы, поэтому модель не предназначена для содержательной генерации или надёжного решения пользовательских задач.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.7Разработка и данныеDevOps, облако и эксплуатация IT-системAI помогает развёртывать, наблюдать и оптимизировать цифровые системы и облачную инфраструктуру.20 задач7 196моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 2a2db3d