Mistral YARN 128k 11b
This is a mergekit merge of the Nous Research's Yarn-Mistral-7b-128k Large Language Model (LLM) to create an 11 billion parameter pretrained generative text model with a context
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 10,6 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mistral · dense
- Опубликована
- 12 ноя 2023
Ссылки
mistral-11b-128k
Слитая языковая модель Mistral на 10,6 млрд параметров для генерации английского текста с заявленной поддержкой длинного контекста.
92скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены12 ноя 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
Mistral YARN 128k 11b — языковая модель для генерации текста, созданная как слияние моделей с помощью mergekit на основе Yarn-Mistral-7b-128k от Nous Research. Модель содержит 10,6 млрд параметров и использует архитектуру MistralForCausalLM; веса опубликованы в формате safetensors. В README заявлено окно контекста 128 тыс. токенов, тогда как метаданные указывают native context в 32 768 токенов.
Модель предназначена для генерации текста с длинным контекстом. Метаданные отмечают английский язык; лицензия — Apache-2.0. Подробности о качестве, обучающих данных и рекомендуемых сценариях применения в доступной карточке не приведены.
Сценарии применения
- генерация английского текста по длинному контексту
- продолжение текстовых фрагментов
- создание черновиков и ответов на текстовые запросы
Ограничения
README заявляет контекст 128 тыс. токенов, но метаданные указывают native context 32 768 токенов. В доступной карточке нет сведений о качестве модели и обучающих данных.
Для каких профессий подходит6
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.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 341модельII.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель
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
- 81d0210