/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
28 ноя 2023

mistral-7b-wiki

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на корейском датасете модель Mistral-7B для генерации текста по инструкциям на корейском языке.

30скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 мар 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

mistral-7b-wiki — дообученная модель разработчиков shleeeee (Seunghyeon Lee) и oopsung (Sungwoo Park), созданная на базе Mistral-7B-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Для адаптации использовались LoRA-модули q_proj, k_proj, v_proj, o_proj и gate_proj; в карточке указаны размер пакета обучения 2 и 500 шагов.

Модель предназначена для генерации текста на корейском языке по шаблону инструкций Mistral. Её можно применять для ответов на вопросы, генерации и переформулирования корейского текста. В качестве обучающих данных использован собственный корейский датасет. Доступные сведения не устанавливают лицензию, поэтому условия использования определить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов на вопросы на корейском языке
  • создание корейского текста по инструкции
  • переформулирование корейских текстов
  • продолжение корейского текста

Ограничения

Качество модели зависит от собственного корейского обучающего датасета; сведения о его составе и оценке качества не приведены. Лицензия в доступных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for mistral-7b-wiki

It is a fine-tuned model using Korean in the mistral-7b model

Model Details

  • Model Developers : shleeeee(Seunghyeon Lee) , oopsung(Sungwoo Park)
  • Repository : To be added
  • Model Architecture : The mistral-7b-wiki is is a fine-tuned version of the Mistral-7B-v0.1.
  • Lora target modules : q_proj, k_proj, v_proj, o_proj,gate_proj
  • train_batch : 2
  • Max_step : 500

Dataset

Korean Custom Dataset

Prompt template: Mistral

<s>[INST]{['instruction']}[/INST]{['output']}</s>

Usage

# Load model directly
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("shleeeee/mistral-7b-wiki")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("shleeeee/mistral-7b-wiki")

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="shleeeee/mistral-7b-wiki")

Evaluation

image/png

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
a3004a9

0 моделей