/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-Nemo-Instruct-MCAI-SFT-3Epochs
Библиотека
transformers
Опубликована
30 сен 2024

Mistral-Nemo-MCAI-SFT-DPO

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Диалоговая модель Mistral с 12,1 млрд параметров, дообученная методом DPO для генерации ответов с учётом предпочтений на многоязычных данных.

26скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 сен 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

pbevan11/Mistral-Nemo-MCAI-SFT-DPO — разговорная языковая модель на архитектуре Mistral, дообученная разработчиком pbevan11 методом DPO на наборах multilingual-constitutional-preference-pairs и ultrafeedback_binarized_multilingual. Она предназначена для генерации текста в диалогах и формирования ответов с учётом предпочтений, отражённых в обучающих данных. Модель содержит 12,1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленный контекст составляет до 1 024 000 токенов. В README приведены метрики оценки на тестовой выборке, включая точность предпочтений 0,7466, но подробности протокола оценки не описаны.

Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Карточка не описывает конкретные области применения и ограничения качества; результаты могут зависеть от языка и сценария использования.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом интерфейсе
  • создание ответов с учётом предпочтений пользователей
  • многоязычные разговорные сценарии

Ограничения

README не описывает конкретные ограничения качества или безопасного применения. Метрики приведены без подробностей протокола оценки.

Для каких профессий подходит5

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

Mistral-Nemo-Instruct-MCAI-SFT-DPO-3Epochs

This model is a fine-tuned version of pbevan11/Mistral-Nemo-Instruct-MCAI-SFT-3Epochs on the pbevan11/multilingual-constitutional-preference-pairs and the pbevan11/ultrafeedback_binarized_multilingual datasets. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.5579
  • Rewards/chosen: -0.4264
  • Rewards/rejected: -0.9042
  • Rewards/accuracies: 0.7466
  • Rewards/margins: 0.4777
  • Logps/rejected: -213.7833
  • Logps/chosen: -192.1762
  • Logits/rejected: 0.5653
  • Logits/chosen: 0.5394

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-07
  • train_batch_size: 6
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • total_train_batch_size: 48
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.45.1
  • Pytorch 2.4.1+cu121
  • Datasets 3.0.1
  • Tokenizers 0.20.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
b490da1

0 моделей