Uploaded model
- Developed by: qiqiquq
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/mistral-7b-v0.3-bnb-4bit
This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 14,5 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Базовая модель
- mistral-7b-v0.3-bnb-4bit
- Опубликована
- 4 дек 2024
Ссылки
sft-reranker-step2000-1203
Дообученная методом SFT модель Mistral 7B для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов.
15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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.
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
Модель qiqiquq/sft-reranker-step2000-1203 разработана пользователем qiqiquq и представляет собой дообученную методом SFT версию Mistral 7B v0.3. Она предназначена для генерации текста; карточка не описывает специализированную задачу реранжирования. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов. В README указано, что при обучении применялись Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face.
Модель принимает и генерирует текст; в метаданных указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит подробностей о данных обучения, качестве ответов или специальных ограничениях применения.
Сценарии применения
- генерация текстовых продолжений на английском языке
- создание черновиков и коротких текстов
- эксперименты с дообучением Mistral
Ограничения
Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей обучающих данных; назначение модели ограничено общей генерацией текста.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.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
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 1e9979f