/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
29 апр 2024

Ссылки

Hugging FacearXiv 2212.04089

YuisekinAIEvol-Mistral-7B-ja-math-v0.1

yuiseki
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая модель Mistral на 7,1 млрд параметров для диалогов и математических задач на японском языке.

17скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 апр 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

YuisekinAIEvol-Mistral-7B-ja-math-v0.1 — объединённая модель на базе Mistral-7B-Instruct-v0.2, созданная методом task arithmetic с помощью mergekit. В объединение вошли RakutenAI-7B-chat и OpenMath-Mistral-7B-v0.1; автор репозитория — yuiseki. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 7,1 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и диалоговое взаимодействие; заявленная длина контекста — 32 768 токенов.

Модель подходит для ведения диалога и решения математических задач на японском языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • ответы на математические вопросы на японском языке
  • пошаговое решение задач по математике
  • диалоговый помощник на японском языке

Ограничения

Заявленные сценарии ограничены диалогами и математическими задачами на японском языке; качество и надёжность ответов могут зависеть от формулировки запроса. Лицензия не установлена по доступным сведениям.

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 641модельI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.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

output

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the task arithmetic merge method using ./evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087 as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

  • ./evol_merge_storage/input_models/RakutenAI-7B-chat_2028928689
  • ./evol_merge_storage/input_models/OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf_3930120330

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

base_model: ./evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
dtype: bfloat16
merge_method: task_arithmetic
parameters:
  int8_mask: 1.0
  normalize: 0.0
slices:
- sources:
  - layer_range: [0, 8]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/RakutenAI-7B-chat_2028928689
    parameters:
      weight: 0.4751898929029342
  - layer_range: [0, 8]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf_3930120330
    parameters:
      weight: 0.15973634379963977
  - layer_range: [0, 8]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
    parameters:
      weight: 0.640283894579152
- sources:
  - layer_range: [8, 16]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/RakutenAI-7B-chat_2028928689
    parameters:
      weight: 0.19424736508900337
  - layer_range: [8, 16]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf_3930120330
    parameters:
      weight: 0.08221575886362112
  - layer_range: [8, 16]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
    parameters:
      weight: -0.23713388005117378
- sources:
  - layer_range: [16, 24]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/RakutenAI-7B-chat_2028928689
    parameters:
      weight: 0.033742143324615545
  - layer_range: [16, 24]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf_3930120330
    parameters:
      weight: 0.5125748346054765
  - layer_range: [16, 24]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
    parameters:
      weight: 0.35282253920558426
- sources:
  - layer_range: [24, 32]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/RakutenAI-7B-chat_2028928689
    parameters:
      weight: 0.7795484206247641
  - layer_range: [24, 32]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf_3930120330
    parameters:
      weight: 0.27517180468664126
  - layer_range: [24, 32]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
    parameters:
      weight: 0.4537203169876529

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
7a2de35

0 моделей

    Создать бенчмарк