/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
257 920
Размер весов
2,6 МБ
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
12 дек 2023

mistral-tiny-random

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

yujiepan/mistral-tiny-random — экспериментальная модель генерации текста, разработанная пользователем yujiepan на основе конфигурации Mistral-7B-v0.1 от Mistral AI.

11 538скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 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.

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

Модель предназначена для тестирования, экспериментов и проверки совместимости с инструментами Transformers и OpenVINO, а не для практического использования в качестве готового языкового помощника.

Модель имеет авторегрессионную архитектуру causal language model и случайно инициализированные веса. По сравнению с исходной конфигурацией она существенно уменьшена: hidden_size составляет 8, intermediate_size — 32, используется 4 attention heads, 2 key-value heads и 2 скрытых слоя. Поддерживается генерация текста через pipeline Transformers; в качестве токенизатора используется токенизатор Mistral-7B-v0.1. Другие характеристики, включая фактический размер контекста, языки и обучающие данные, не указаны. Из-за случайной инициализации модель не обладает полезными выученными языковыми способностями, поэтому качество и практическая применимость генерации крайне ограничены. Лицензия в README не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This model is randomly initialized, using the config from mistralai/Mistral-7B-v0.1 but with smaller size.

Codes:

from optimum.intel.openvino import OVModelForCausalLM
from transformers import pipeline
from huggingface_hub import create_repo, upload_folder
import torch
import transformers
import os

model_id = 'mistralai/Mistral-7B-v0.1'
save_path = '/tmp/yujiepan/mistral-tiny-random'
repo_id = 'yujiepan/mistral-tiny-random'

config = transformers.AutoConfig.from_pretrained(model_id)
config.hidden_size = 8
config.intermediate_size = 32
config.num_attention_heads = 4
config.num_hidden_layers = 2
config.num_key_value_heads = 2
print(config)

tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
tokenizer.save_pretrained(save_path)

model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_config(config, torch_dtype=torch.float16)
model = model.half()

pipe = pipeline('text-generation', model=model, tokenizer=tokenizer, do_sample=False, device='cuda')
print(pipe('Hello World!'))

model.save_pretrained(save_path)

ovmodel = OVModelForCausalLM.from_pretrained(save_path, export=True)
ovmodel = ovmodel.half()
ovmodel.save_pretrained(save_path)

os.system(f'ls -alh {save_path}')
create_repo(repo_id, exist_ok=True)
upload_folder(repo_id=repo_id, folder_path=save_path)

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
cfcb3f8

0 моделей