/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
2,7 млрд
Размер весов
5,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-7B-v0.1
Библиотека
transformers
Опубликована
18 мар 2024

pruned_mistral

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Уменьшенная и дообученная по рецепту Zephyr модель Mistral на 2,7 млрд параметров для генерации текста и диалогов.

423скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены18 мар 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

wandb/pruned_mistral — уменьшенная версия языковой модели Mistral, созданная с помощью отбора слоёв исходной модели. Разработчик сообщает, что модель повторно выровнена по рецепту Zephyr и обучена в два этапа: SFT и DPO. В метаданных указаны архитектура MistralForCausalLM, плотная архитектура, 2,7 млрд параметров и контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалогового общения. В качестве обучающих данных указаны HuggingFaceH4/ultrachat_200k и HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Модель распространяется в формате safetensors через библиотеку Transformers по лицензии Apache-2.0.

Карточка не приводит результатов оценивания качества или подробных рекомендаций по использованию; качество ответов и поведение на конкретных задачах следует проверять самостоятельно.

Сценарии применения

  • ведение диалога с пользователем
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

В README и метаданных не указаны результаты бенчмарков или подробные ограничения; качество и пригодность для конкретных сценариев требуют проверки.

Для каких профессий подходит7

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

A Pruned Mistral model

This model is a pruned Mistral model re-aligned using the Zephyr Recipe

details

  • This model has 2 stages training: SFT and DPO
  • The initial model consist on selecting some layers of the mistral model to make a smaller model
  • the code can be found here: github.com/tcapelle/shear

W&B workspace

https://wandb.ai/llm_surgery/shearllama/

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
dc597f8

0 моделей