/ 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-v0.1
Опубликована
9 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

mistral_gsm8k_sft

weijie210
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Mistral-7B модель для генерации текста, ориентированная по названию на решение математических задач GSM8K.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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.

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

weijie210/mistral_gsm8k_sft — дообученная модель Mistral-7B-v0.1 от Mistral AI, опубликованная weijie210. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста; карточка также отмечает возможность диалогового взаимодействия. Контекстное окно — до 32 768 токенов.

Название репозитория и метка SFT указывают на настройку для решения математических задач GSM8K, однако README не описывает назначение, данные обучения или способы применения подробно. В оценке на тестовой выборке указан loss 0,3771. Модель принимает текст и генерирует текст; поддерживаемые языки отдельно не обозначены. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • решение арифметических текстовых задач
  • генерация пошаговых решений математических задач
  • ответы на вопросы по математике в диалоге

Ограничения

README не раскрывает данные и методику обучения, а также не описывает ограничения модели; результат loss 0,3771 приведён без дополнительных сведений об оценивании.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельIV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mistral_gsm8k_sft

This model is a fine-tuned version of mistralai/Mistral-7B-v0.1 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.3771

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: 2e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • total_train_batch_size: 16
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.37531.04550.3771

Framework versions

  • Transformers 4.36.1
  • Pytorch 2.0.1+cu117
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.0

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
b1bfa1b

0 моделей

    Создать бенчмарк