/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
22 фев 2024

Mistral-7B-v0.1-flashback-v2-instruct

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Инструктивная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов и генерации ответов на шведском и английском языках.

31скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены22 фев 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-v0.1-flashback-v2-instruct — шведско-английская инструктивная языковая модель timpal0l, созданная дообучением timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2 на машинно переведённом наборе инструкций OpenHermes 2.5. Она предназначена для диалогов и генерации ответов на инструкции; использовать её можно, например, через библиотеку Transformers.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции на шведском языке
  • чат-бот для общения на шведском и английском
  • генерация текста по запросу
  • суммаризация и переформулирование текста в диалоге

Ограничения

Дообучение использует машинно переведённые инструкции, что может влиять на естественность ответов и качество следования инструкциям. Карточка не приводит результатов оценки качества.

Для каких профессий подходит12

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

🐈‍⬛ Mistral-7B-v0.1-flashback-v2-instruct

Mistral-7B-v0.1-flashback-v2-instruct is an instruct based version of the base model timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2. It has been finetuned on a the machine translated instruct dataset OpenHermes2.5.

How to use:

from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    "text-generation",
    "timpal0l/Mistral-7B-v0.1-flashback-v2-instruct",
    device_map="auto"
)

text = """
Hur många ägg har jag? Jag hade 10 ägg, sen gav jag bort 5 ägg.
Sen fick jag 3 ägg av en kompis.
"""

generated = pipe(f"USER:{text}ASSISTANT:", max_length=512, temperature=0.6)
print(generated[0]["generated_text"].split("ASSISTANT: ")[1:][0])

Output:

Du har 8 ägg. Här är resonemanget:
1. Du börjar med 10 ägg
2. Du ger bort 5 ägg, vilket lämnar dig med 10 - 5 = 5 ägg
3. Sedan får du 3 ägg av en kompis, vilket gör att du har 5 + 3 = 8 ägg.

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
e3fe987

0 моделей