/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
16 июн 2024

MKLLM-7B

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Базовая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации и понимания македонского и английского текста, предназначенная для дальнейшей настройки.

22скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены19 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.

  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

MKLLM-7B — открытая базовая языковая модель для македонского языка, разработанная авторами проекта MKLLM. Она основана на Mistral-7B-v0.1 и обучена продолжением предобучения на корпусе примерно из 300 млн токенов македонского и английского текста, повторённом в двух эпохах. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для понимания и генерации текста на македонском языке и может служить основой для последующей настройки под конкретные задачи. Авторы также создали отдельные варианты MKLLM-7B-Instruct и MKLLM-7B-Translate; это отдельные модели, а не режимы данного базового чекпойнта. Для использования в прикладных сценариях базовую модель следует дообучить. Лицензия — Apache-2.0.

Модель может галлюцинировать и выдавать фактически неверные ответы; риск особенно заметен при обсуждении тем, связанных с Македонией, из-за меньшего объёма обучающих данных. В README также отмечено отсутствие механизмов модерации.

Сценарии применения

  • генерация текста на македонском языке
  • понимание македонских текстов
  • создание основы для македонского чат-бота после дообучения

Ограничения

Это базовая модель, не предназначенная для развёртывания без дообучения; у неё нет механизмов модерации. Возможны фактические ошибки, особенно в ответах о Македонии.

Для каких профессий подходит4

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

MKLLM-7B

MKLLM-7B is an open-source Large Language Model for the Macedonian language. The model is built on top of the amazing Mistral-7B-v0.1 model by continued pretraining on a mix of Macedonian and English text. A corpus of around 300M tokens, repeated in 2 epochs, was used for the training and even though this might be considered small compared to other similar projects, the resulting model is very capable in understanding and processing the Macedonian language.

We have built two instruction models on top of the base model which showcase the potential of the model.

  1. MKLLM-7B-Instruct: An instruction-tuned that performs better than leading models from the same size:

image/png

  1. MKLLM-7B-Translate: An LLM as a translator implementation that has quite an impressive performance:

image/png

Notes

  • MKLLM-7B is a base model and is not intended for deployment without fine-tuning. The model has no moderation mechanisms.
  • MKLLM-7B can hallucinate and produce factually incorrect output. This is especially pronounced when discussing Macedonian topics due to the smaller training dataset.

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
e0a021b

0 моделей