Uploaded model
- Developed by: redav
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : redav/Mistral-7B-Instruct-v0.2-email-a
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-Instruct-v0.2-email-a
- Опубликована
- 4 июн 2024
Ссылки
eps_finetuning_v3
Дообученная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогового общения и генерации английского текста.
10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 июн 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
redav/eps_finetuning_v3 — дообученная redav модель на архитектуре Mistral, созданная на основе redav/Mistral-7B-Instruct-v0.2-email-a с использованием Unsloth и Hugging Face TRL. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения; её контекст составляет до 32 768 токенов. Модель принимает текст и выдаёт текст, а в метаданных указан английский язык.
Модель можно применять для диалоговых запросов и генерации текстовых ответов на английском языке. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не сообщает о специализированных областях применения или дополнительных возможностях.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге на английском языке
- создание черновиков электронных писем
- ответы на текстовые запросы
- продолжение заданного текста
Ограничения
Карточка не описывает результаты оценки качества или специальные ограничения; подтверждён только английский язык.
Для каких профессий подходит6
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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
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
- dde62ff