/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
4 мар 2024

Mistral-Plus-7B

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Диалоговая модель Mistral на 7,1 млрд параметров, обученная методом RLHF без SFT для разговорных задач и исследований безопасности ответов.

58скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены18 мар 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

Mistral-Plus — диалоговая языковая модель, разработанная как исследовательский проект и обученная с помощью обучения с подкреплением на основе отзывов людей (RLHF). В качестве основы используется mistralai/Mistral-7B-v0.1; авторы сообщают, что модель обучали без этапа supervised fine-tuning (SFT), уделяя особое внимание безвредности ответов. Это плотная архитектура MistralForCausalLM на 7,1 млрд параметров с контекстом до 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалогов, работы интеллектуального помощника и исследований разговорных возможностей и безопасности LLM. В README заявлены сохранение общих возможностей базовой модели, улучшение диалоговых ответов и снижение вероятности токсичных формулировок. Модель принимает текст и генерирует текст; конкретные поддерживаемые естественные языки в доступных данных не перечислены.

Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Заявления об улучшении диалога и снижении токсичности приведены авторами; количественные результаты в доступном README не представлены, поэтому качество и безопасность ответов следует проверять для конкретного сценария.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоговом помощнике
  • поддержка разговорного интерфейса службы поддержки
  • генерация ответов в чат-боте
  • исследование обучения LLM методом RLHF без SFT
  • изучение токсичности и безопасности ответов языковой модели

Ограничения

В README не приведены количественные оценки качества или безопасности, а заявленное снижение токсичности не гарантирует безопасных ответов во всех ситуациях. Поддерживаемые естественные языки отдельно не перечислены.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Mistral-Plus Model Card

Model Details

Mistral-Plus is a chat assistant trained by Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) using the Mistral-7B base model as the backbone.

  • Mistral-Plus adopts an innovative approach by completely bypassing Supervised Fine-Tuning (SFT) and directly implementing Harmless Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).
  • Mistral-Plus uses the mistralai/Mistral-7B-v0.1 model as its backbone.
  • License: Mistral-Plus is licensed under the same license as the mistralai/Mistral-7B-v0.1 model.

Model Sources

Paper (Mistral-Plus): https://arxiv.org/abs/2403.02513

Uses

Mistral-Plus is primarily utilized for research in the areas of large language models and chatbots. It is intended chiefly for use by researchers and hobbyists specializing in natural language processing, machine learning, and artificial intelligence.

Mistral-Plus not only preserves the Mistral base model's general capabilities, but also significantly enhances its conversational abilities and notably reduces the generation of toxic outputs as human preference.

Mode_architecture

Goal: Empower researchers worldwide!

To the best of knowledge, this is the first academic endeavor to bypass supervised fine-tuning and directly apply reinforcement learning from human feedback. More importantly, Mistral-Plus is publicly available through HuggingFace for promoting collaborative research and innovation. This initiative to open-source Mistral-Plus seeks to empower researchers worldwide, enabling them to delve deeper into and build upon Mistral-Plus work, with a particular focus on conversational tasks, such as customer service, intelligent assistant, etc.

Model Performance on 11 general Language Tasks

General_Task_Performance

Mistral-Plus on General language Understanding and Reasoning

rader1rader2
rader3rader4

Enhancing Conversational Safety in the Mistral-Plus

reduce_toxic_1reduce_toxic_2

Bad word generation probablity on Mistral-Instruct and Mistral-Plus. The x-axis represents different intermittent layers, y-axis shows token probability.

Case Study

Multiple Round Dialogue

multi-turn

Case Study from Different Prompts

case

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
d7d4ca7

0 моделей