Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 7,1 млрд
Размер весов: 14,5 ГБ
Лицензия: MIT
Архитектура: mistral · dense
Базовая модель: Mistral-7B-v0.3-Chinese-Chat
Опубликована: 24 июн 2024

Ссылки

Mistral-7B-v0.3-Chinese-Chat-uncensored

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Mistral-7B-v0.3-Chinese-Chat-uncensored — это разговорная языковая модель, разработанная на основе shenzhi-wang/Mistral-7B-v0.3-Chinese-Chat и дообученная автором stephenlzc с использованием Unsloth.

1 817скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены25 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Для обучения применялись наборы данных Minami-su/toxic-sft-zh, llm-wizard/alpaca-gpt4-data-zh и stephenlzc/stf-alpaca.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, прежде всего на китайском языке. Её можно использовать для ответов на вопросы, инструкций, общего общения, обработки текста, рассуждений и выполнения примеров, связанных с классификацией тональности, разрешением кореференции, логическими задачами и пониманием прочитанного. В README заявлен статус uncensored, то есть модель была дообучена с целью уменьшить ограничения на содержание ответов.

Модель относится к семейству Mistral и имеет размер 7B параметров; поддерживаемая модальность — текст. Точный размер контекста, полный набор языков, показатели качества и подробности метода дообучения не указаны. К сильным сторонам относятся специализация на китайскоязычных диалогах и открытость обучающих материалов, однако заявленные возможности и качество не подтверждены метриками. Использование регулируется лицензией MIT.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Details

Model Description

Using shenzhi-wang/Mistral-7B-v0.3-Chinese-Chat as base model, and finetune the dataset as mentioned via unsloth. Makes the model uncensored.

Training Code

Training Procedure Raw Files

ALL the procedure are training on Vast.ai
Hardware in Vast.ai:
- GPU: 1x A100 SXM4 80GB
- CPU: AMD EPYC 7513 32-Core Processor
- RAM: 129 GB
- Disk Space To Allocate：>150GB
- Docker Image: pytorch/pytorch:2.2.0-cuda12.1-cudnn8-devel
- Download the ipynb file.

Training Data

Base Model
- shenzhi-wang/Mistral-7B-v0.3-Chinese-Chat
Dataset

Usage

from transformers import pipeline

qa_model = pipeline("question-answering", model='stephenlzc/Mistral-7B-v0.3-Chinese-Chat-uncensored')
question = "How to make girlfreind laugh? please answer in Chinese."
qa_model(question = question)

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: fac395b