/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
29 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
27 ноя 2024

GritLM-7B-vllm

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

Инструкционно дообученная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и получения текстовых представлений.

881скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены6 дек 2024

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

parasail-ai/GritLM-7B-vllm — копия модели GritLM 7B от ContextualAI, в которой изменено имя архитектуры в конфигурации для упрощения использования с vLLM. GritLM — инструкционно дообученная языковая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов.

Модель объединяет генерацию текста и получение текстовых представлений (эмбеддингов), поэтому подходит для диалогов, генерации ответов и задач семантического поиска или классификации текста. В метаданных указаны теги для разговорного использования и датасет GritLM/tulu2. Репозиторий содержит веса PyTorch в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание эмбеддингов для семантического поиска
  • классификация текстов
  • ранжирование текстов по смысловой близости

Ограничения

README не приводит подробных оценок качества и ограничений применения; указан контекст до 32 768 токенов.

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 Summary

This is a fork of the original GritLM model. The main difference between this fork and the original model is the name of the architecture used in the config file. The new name is chosen to make it easier to adopt this model in vLLM.

GritLM is a generative representational instruction tuned language model. It unifies text representation (embedding) and text generation into a single model achieving state-of-the-art performance on both types of tasks.

ModelDescription
GritLM 7BMistral 7B finetuned using GRIT
GritLM 8x7BMixtral 8x7B finetuned using GRIT

Use

The model usage is documented here.

Citation

@misc{muennighoff2024generative,
      title={Generative Representational Instruction Tuning}, 
      author={Niklas Muennighoff and Hongjin Su and Liang Wang and Nan Yang and Furu Wei and Tao Yu and Amanpreet Singh and Douwe Kiela},
      year={2024},
      eprint={2402.09906},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GritLM
Ревизия весов
d6ec7af

0 моделей