/ Модель
Каталог

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
Опубликована
1 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

Summary4500_M2_200steps_1e7rate_SFT

tsavage68
Генерация текстаТекст → текст

Дообученная диалоговая Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций.

10скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 июл 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.

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

Summary4500_M2_200steps_1e7rate_SFT — дообученная диалоговая модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров, созданная на основе mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2. Она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в формате диалога; заявленное окно контекста составляет до 32 768 токенов.

В README указано дообучение на неизвестном наборе данных и значение loss 0,3293 на оценочном наборе, но назначение настройки и её качество в практических задачах не описаны. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции в диалоге
  • генерация связного текста
  • создание прототипа чат-бота

Ограничения

Данные дообучения не описаны, а README не приводит сценариев применения или подробных результатов оценки; заявленный loss сам по себе не показывает качество ответов в пользовательских задачах.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Summary4500_M2_200steps_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: 0.3293

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: 1
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • training_steps: 200

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
2.01680.0112501.9854
1.38480.02241001.3059
0.40650.03361500.4082
0.27560.04482000.3293

Framework versions

  • Transformers 4.42.4
  • Pytorch 2.0.0+cu117
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1

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
84b014c

0 моделей

    Создать бенчмарк