/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-Instruct-v0.2
Библиотека
transformers
Опубликована
22 сен 2024

IE_M2_1000steps_1e7rate_SFT

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2 модель для генерации текста и диалоговых ответов.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 сен 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

IE_M2_1000steps_1e7rate_SFT — дообученная авторами репозитория модель на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия; она принимает текст и выдаёт текст. Модель создана с помощью Transformers и сохранена в формате safetensors. Контекстное окно — до 32 768 токенов.

Карточка сообщает о дообучении на неизвестном наборе данных и приводит значение loss 1,2801 на оценочном наборе. Целевое применение, языки обучения и результаты практической оценки не описаны, поэтому качество для конкретных задач по этим сведениям определить нельзя. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текстовых ответов в диалоге
  • создание продолжений по текстовой подсказке
  • разработка чат-бота на базе Mistral

Ограничения

Данные обучения и целевое назначение не раскрыты; приведён только loss 1,2801 на оценочном наборе, без описания протокола оценки. Языковая поддержка в карточке не указана.

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

IE_M2_1000steps_1e7rate_SFT

This model is a fine-tuned version of mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.2801

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 1e-07
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 4
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • training_steps: 1000

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.84040.4501.8454
1.62610.81001.5552
1.43511.21501.3280
1.34291.62001.3033
1.35872.02501.2943
1.35622.43001.2894
1.37092.83501.2861
1.26793.24001.2843
1.36093.64501.2828
1.27424.05001.2819
1.33834.45501.2812
1.2964.86001.2806
1.31595.26501.2804
1.30075.67001.2802
1.23116.07501.2802
1.28716.48001.2802
1.26526.88501.2801
1.27647.29001.2801
1.25657.69501.2801
1.30738.010001.2801

Framework versions

  • Transformers 4.44.2
  • Pytorch 2.0.0+cu117
  • Datasets 3.0.0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
66fab59

0 моделей