/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging FacearXiv 2212.04089

YuisekinAIEvol-Mistral-7B-ja-math-v0.1.1-1k

yuiseki
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Объединённая 7,1-миллиардная модель Mistral для диалоговой генерации текста на японском языке и решения математических задач.

16скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены30 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

Yuiseki/YuisekinAIEvol-Mistral-7B-ja-math-v0.1.1-1k — объединённая модель генерации текста на архитектуре Mistral, созданная с помощью mergekit методом task arithmetic. В слиянии использованы RakutenAI-7B-chat и OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf, а базой указана Mistral-7B-Instruct-v0.2. Модель содержит 7,1 млрд параметров, поддерживает контекст до 32 768 токенов и рассчитана на диалоговую генерацию текста.

Сочетание японской разговорной модели RakutenAI-7B-chat и OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf указывает на сценарии общения на японском языке и решения математических задач. Модель распространяется в формате safetensors для библиотеки Transformers. Сведения о лицензии и конкретных ограничениях в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и диалог на японском языке
  • решение математических задач в текстовом формате
  • генерация объяснений к математическим решениям

Ограничения

В README и метаданных не приведены результаты оценки качества, поэтому надёжность ответов и математических решений не установлена. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

tmp

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, 4]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/RakutenAI-7B-chat_2028928689
    parameters:
      weight: 0.4520595057576112
  - layer_range: [0, 4]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf_3930120330
    parameters:
      weight: 0.1600776520249821
  - layer_range: [0, 4]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
    parameters:
      weight: 0.5490392773476699
- sources:
  - layer_range: [4, 8]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/RakutenAI-7B-chat_2028928689
    parameters:
      weight: 0.4227443099700199
  - layer_range: [4, 8]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf_3930120330
    parameters:
      weight: -0.30631262406307586
  - layer_range: [4, 8]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
    parameters:
      weight: 0.6904255251091812
- sources:
  - layer_range: [8, 12]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/RakutenAI-7B-chat_2028928689
    parameters:
      weight: 0.27934507955064164
  - layer_range: [8, 12]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf_3930120330
    parameters:
      weight: 0.13357572581279714
  - layer_range: [8, 12]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
    parameters:
      weight: 1.0878530319347262
- sources:
  - layer_range: [12, 16]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/RakutenAI-7B-chat_2028928689
    parameters:
      weight: 0.2797021800421193
  - layer_range: [12, 16]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf_3930120330
    parameters:
      weight: -0.20082135736432433
  - layer_range: [12, 16]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
    parameters:
      weight: 0.8701476132113257
- sources:
  - layer_range: [16, 20]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/RakutenAI-7B-chat_2028928689
    parameters:
      weight: 0.3344752410343695
  - layer_range: [16, 20]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf_3930120330
    parameters:
      weight: 0.4042316772497608
  - layer_range: [16, 20]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
    parameters:
      weight: 0.6927692531006349
- sources:
  - layer_range: [20, 24]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/RakutenAI-7B-chat_2028928689
    parameters:
      weight: -0.21516362235239625
  - layer_range: [20, 24]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf_3930120330
    parameters:
      weight: 0.24938519228176126
  - layer_range: [20, 24]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
    parameters:
      weight: -0.04429340576598181
- sources:
  - layer_range: [24, 28]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/RakutenAI-7B-chat_2028928689
    parameters:
      weight: 0.5010710670606616
  - layer_range: [24, 28]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf_3930120330
    parameters:
      weight: 0.7228729104891786
  - layer_range: [24, 28]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
    parameters:
      weight: 0.20859571492467427
- sources:
  - layer_range: [28, 32]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/RakutenAI-7B-chat_2028928689
    parameters:
      weight: 0.38158489002927837
  - layer_range: [28, 32]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/OpenMath-Mistral-7B-v0.1-hf_3930120330
    parameters:
      weight: 0.3831129222059622
  - layer_range: [28, 32]
    model: ./evol_merge_storage/input_models/Mistral-7B-Instruct-v0.2_674785087
    parameters:
      weight: 0.3132094789750319

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
98fe30f

0 моделей

    Создать бенчмарк