/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
526 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Опубликована
30 янв 2024

Mixsmol-4x400M-v0.1-epoch3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная языковая модель Ontocord на архитектуре Mixtral для генерации текста и изучения влияния смешивания обучающих данных.

17скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены24 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

Mixsmol-4x400M-v0.1-epoch3 — экспериментальный чекпойнт языковой модели Ontocord, третья эпоха обучения семейства Mixsmol-4x400M-v0.1. Модель имеет архитектуру MixtralForCausalLM типа mixture-of-experts и около 526,1 млн параметров; поддерживает генерацию текста с контекстом до 4096 токенов.

Модель обучали на 50 млрд токенов, чтобы проверить подходы к смешиванию данных, включая развитие рассуждений на синтетических учебниках и кросс-лингвальное понимание на данных машинного перевода и многоязычных задач. В обучающую смесь вошли веб-тексты, математика, энциклопедические материалы, код и инструкции. Данные обучения состояли преимущественно из английского текста (95%), с долей вьетнамского (5%). Лицензия — Apache-2.0.

Это экспериментальная версия, предназначенная для проверки гипотез о данных и обучения, а не заявленная финальная модель. README не приводит оценок качества; результаты для русского языка или производственного применения не заявлены.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста на английском языке
  • исследование рассуждений на синтетических учебных материалах
  • проверка кросс-лингвального понимания английского и вьетнамского
  • сравнение результатов предобучения на смешанных текстовых данных

Ограничения

Чекпойнт описан как эксперимент по смешиванию данных, обученный на ограниченных для проекта 50 млрд токенов; README не приводит оценок качества. Основной язык данных — английский, а русский язык и пригодность для производственного использования не заявлены.

Для каких профессий подходит3

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

Mixsmol-4x400M-v0.1 by Ontocord

This is the third checkpoint (Epoch 3) of Mixsmol-4x400M-v0.1 Note that this is an experimental in data mixing. Therefore, we only trained the model on 50B tokens (95% English and 5% Vietnamese) to test the following:

  • Reasoining capabilities through high-quality synthetic textbooks data pretraining
  • Crosslingual understanding through machine translation and multilingual + multiple tasks pretraining

After verifying our hypothesis with this run, we will schedule a second run on bigger data and compute for it to achieve its maximum capability.

Data

  • Synthetic Textbooks: 8M samples
  • RefinedWeb: 1M samples
  • RedPajama-v2: 500K samples
  • MathPile: Everything
  • ThePile: MiniPile Subset
  • GoodWiki
  • The Stack Smol XL
  • The Vault: train_small split
  • Instruction Pretraining: 250k samples

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
c5c5381

0 моделей