TinyMistral-248M-v3 是一个248M参数规模的小型语言模型,目前仍在训练中,已训练约210亿个标记。
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发布时间 : 2/5/2024
模型简介
该模型是一个小型语言模型,专注于文本生成任务,适用于多种自然语言处理场景。
模型特点
小型高效
248M参数规模,适合资源有限的环境部署
多数据集训练
使用了包括TM-DATA-V2、TxT360等多个高质量数据集进行训练
持续训练
模型仍在持续训练中,性能将不断提升
模型能力
文本生成
自然语言理解
指令跟随
使用案例
教育
历史知识问答
回答关于高中世界历史、美国历史等问题
在高中世界历史测试中准确率达29.11%
法律
法律问题解答
回答专业法律和国际法相关问题
在国际法测试中准确率达21.49%
医疗
医学知识问答
回答临床知识和医学遗传学问题
在医学遗传学测试中准确率达30%
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大型语言模型
Transformers

支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
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对话系统
Transformers

英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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