/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
27 июл 2024

shuttle-2.5-mini

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

Shuttle-2.5-mini — бета-версия дообученной модели Mistral для многоязычного диалога, ролевых сценариев, рассуждений и агентных задач.

26скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены27 июл 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

Shuttle-2.5-mini — языковая модель компании ShuttleAI Inc., созданная дообучением Mistral-Nemo-Base-2407. Модель построена на плотной архитектуре Mistral с 12,1 млрд параметров по метаданным; в README указано 13 млрд. Она предназначена для сложного диалога, многоязычного общения, рассуждений, ролевых сценариев и агентных задач. Поддерживает чат и использует формат запросов ChatML.

Модель доступна в формате Safetensors и распространяется по лицензии Apache 2.0. README указывает контекстное окно базовой модели 128 тысяч токенов, тогда как метаданные каталога приводят 1 024 000 токенов нативного контекста; это расхождение требует проверки перед использованием длинного контекста. Shuttle-2.5-mini обозначена как бета-версия; заявленные многоязычные и агентные возможности описаны без подробных результатов оценки.

Сценарии применения

  • ведение сложных диалогов на нескольких языках
  • разыгрывание персонажей и ролевых сценариев
  • генерация текста в стиле диалогового ассистента
  • ответы на запросы, требующие рассуждений
  • создание диалоговых агентов

Ограничения

Это бета-версия; заявленные возможности не сопровождаются подробными результатами оценки. README указывает контекст 128 тысяч токенов, а метаданные — 1 024 000 токенов, поэтому фактическую длину контекста следует проверить.

Для каких профессий подходит11

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

Shuttle-2.5-mini (beta) [2024/07/27]

We are excited to introduce Shuttle-2.5-mini, our next-generation state-of-the-art language model designed to excel in complex chat, multilingual communication, reasoning, and agent tasks.

  • Shuttle-2.5-mini is a fine-tuned version of Mistral-Nemo-Base-2407, emulating the writing style of Claude 3 models and thoroughly trained on role-playing data.

Model Details

Base Model Architecture

Mistral Nemo is a transformer model with the following architecture choices:

  • Layers: 40
  • Dimension: 5,120
  • Head Dimension: 128
  • Hidden Dimension: 14,436
  • Activation Function: SwiGLU
  • Number of Heads: 32
  • Number of kv-heads: 8 (GQA)
  • Vocabulary Size: 2^17 (approximately 128k)
  • Rotary Embeddings: Theta = 1M

Key Features

  • Released under the Apache 2 License
  • Trained with a 128k context window
  • Pretrained on a large proportion of multilingual and code data
  • Finetuned to emulate the prose quality of Claude 3 models and extensively on role play data

Fine-Tuning Details

  • Training Setup: Trained on 200 million tokens for 24 hours across 2 epochs using 4 A100 PCIe GPUs.

Prompting

Shuttle-2.5-mini uses ChatML as its prompting format:

<|im_start|>system
You are a pirate! Yardy harr harr!<|im_end|>
<|im_start|>user
Where are you currently!<|im_end|>
<|im_start|>assistant
Look ahoy ye scallywag! We're on the high seas!<|im_end|>

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
a681ccb

0 моделей