Характеристики

Базовая модель: Mistral-7B-v0.1
Библиотека: peft
Опубликована: 19 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

gsm8k

predibase

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

predibase/gsm8k — это PEFT-адаптер для дообученной языковой модели Mistral-7B-v0.1, разработанный Predibase.

122скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены21 фев 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Адаптер предназначен для решения арифметических задач уровня начальной школы и генерации пошаговых ответов с текстовым объяснением вычислений. В качестве исходного набора данных указан GSM8K.

Модель относится к задачам генерации текста и работает в сценариях, где требуется отвечать на формулировки математических задач на естественном языке. В README приведён пример с вычислением общего расстояния, в котором решение представлено последовательностью арифметических шагов и итоговым ответом. Известно, что это адаптер, подключаемый к базовой модели через библиотеку PEFT или Transformers; сведения о поддерживаемых языках, размере контекста, точных параметрах адаптера и дополнительных модальностях не указаны.

Сильной стороной модели является специализация на задачах GSM8K и способность формировать интерпретируемое пошаговое решение. Ограничения включают узкую предметную область и зависимость от базовой модели Mistral-7B-v0.1; характеристики качества, лицензия и условия коммерческого или иного использования в README не указаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модель I.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022модели I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Description: Grade school math problems
Original dataset: https://huggingface.co/datasets/gsm8k
---
Try querying this adapter for free in Lora Land at https://predibase.com/lora-land!
The adapter_category is STEM and the name is Grade School Math (gsm8k)
---
Sample input: Please answer the following question: James decides to run 3 sprints 3 times a week. He runs 60 meters each sprint. How many total meters does he run a week?\nAnswer:
---
Sample output: He runs 33=<<33=9>>9 sprints a week He runs 609=<<609=540>>540 meters a week

540\

---
Try using this adapter yourself!

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "mistralai/Mistral-7B-v0.1"
peft_model_id = "predibase/gsm8k"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
model.load_adapter(peft_model_id)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · peft

Нельзя запустить

Репозиторий содержит только адаптер (LoRA/PEFT) без базовой модели.

Ревизия весов: d54e59a