/ 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-v0.1
Опубликована
31 янв 2024

zephyr-UFB-7b-sft

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная на датасете generator модель Mistral с 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 янв 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

zephyr-UFB-7b-sft — дообученная авторами репозитория модель Mistral-7B-v0.1 для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она построена на плотной архитектуре MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Модель дообучена методом SFT на датасете generator; в README приведено значение loss 1,0398 на наборе оценки.

Модель подходит для генерации ответов и ведения диалога. README не раскрывает целевую специализацию датасета, подробности оценки или известные ограничения качества, поэтому её возможности за пределами общей генерации текста не следует считать подтверждёнными. Репозиторий использует формат safetensors и лицензию Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текстовых ответов на запросы
  • диалоговое взаимодействие с пользователем
  • создание черновиков и продолжение текста

Ограничения

README не описывает целевую область применения и ограничения, а единственная приведённая оценка — loss 1,0398 на наборе оценки без подробностей о методике.

Для каких профессий подходит6

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

zephyr-UFB-7b-sft

This model is a fine-tuned version of mistralai/Mistral-7B-v0.1 on the generator dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.0398

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: 8
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.05551.01241.0394
0.80622.02481.0398

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
fb02d37

0 моделей