This is simply a sharded version of the Mistral 7B so that each layer is it's own shard.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 7,1 млрд
- Размер весов
- 14,5 ГБ
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 28 сен 2023
Ссылки
Mistral-7B-v0.1
Разбитый по слоям на отдельные шарды вариант Mistral 7B для генерации текста.
29скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 сен 2023
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Это вариант Mistral 7B, опубликованный winglian и разбитый на шарды по слоям: каждый слой хранится в отдельном шарде. Модель использует плотную архитектуру MistralForCausalLM и содержит 7,1 млрд параметров; её контекстное окно — 32 768 токенов.
Модель предназначена для генерации текста и может служить основой для сценариев, использующих Mistral 7B. В репозитории указаны веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не обозначена.
Сценарии применения
- генерация текста на основе запроса
- развёртывание Mistral 7B с послойно распределёнными весами
- использование Mistral 7B как основы для текстовых приложений
Ограничения
Описание репозитория сообщает только о разбиении модели на шарды и не приводит оценок качества или ограничений применения. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Для каких профессий подходит8
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MistralForCausalLM
- Ревизия весов
- 9580142