/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
22 янв 2024

Mistral-7b-instruct-v0.2-summ-sft-e2m

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая модель на базе Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста в контексте до 32 768 токенов.

61скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 янв 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

silvercoder67/Mistral-7b-instruct-v0.2-summ-sft-e2m — разговорная модель генерации текста на базе плотной архитектуры MistralForCausalLM. Она содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Модель предназначена для диалогового взаимодействия и генерации текста.

README не раскрывает подробности обучения, данных или конкретных сценариев применения. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чате
  • поддержание многошагового диалога
  • создание продолжений текста

Ограничения

README помечает сведения об обучении и данных как временно отсутствующие, поэтому качество и специализацию модели по отдельным задачам оценить нельзя. Лицензия CC BY-NC 4.0 не допускает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит6

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

Description to load and test will be added soon. More details on training and data will be added aswell.

Loading the Model

Use the following Python code to load the model:

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

TBD

Generating Text

To generate text, use the following Python code:

text = "Hi, my name is "
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

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
fccef39

0 моделей