语言:

• 英文
  许可证: Apache-2.0
  库名称: transformers
  数据集:

• NeuralNovel/Neural-Story-v1
  基础模型: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2
  推理: 不支持
  模型索引:

• 名称: Mistral-7B-Instruct-v0.2-Neural-Story
  结果:

  • 任务:
    类型: 文本生成
    名称: 文本生成
    数据集:
    名称: AI2推理挑战赛(25样本)
    类型: ai2_arc
    配置: ARC-Challenge
    拆分: 测试集
    参数:
    少量样本数: 25
    指标:
    • 类型: 标准化准确率
      值: 64.08
      名称: 标准化准确率
      来源:
      URL: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard?query=NeuralNovel/Mistral-7B-Instruct-v0.2-Neural-Story
      名称: 开放大语言模型排行榜

  （后续其他任务指标以相同格式翻译，此处省略重复模板）

NeuralNovel/Mistral-7B-Instruct-v0.2-神经故事

GGUF格式文件下载

由NeuralNovel开发、Techmind资助的Mistral-7B-Instruct-v0.2-神经故事模型，是基于Mistral-7B-Instruct-v0.2微调的语言模型。

专为生成指导性叙事文本设计，特别聚焦于故事创作领域。
本次微调旨在提供叙事场景下的细节化创意响应，并针对短篇故事讲述进行了优化。

基于mistralAI技术，采用Apache-2.0许可协议，适用于商业或非商业用途。

（赞助按钮和社群链接保留原文格式）

数据集

模型使用Neural-Story-v1数据集进行微调

基准测试

测试平台：HuggingFaceH4/open_llm_leaderboard

概要

本模型专为生成创意叙事文本而微调，尤其适合创意写作提示和故事讲述场景。

非适用场景

在与指导性叙事文本生成无关的领域，模型可能表现不佳。超出设计范围的使用可能导致次优结果。

偏见、风险与限制

模型可能反映训练数据中的固有偏见。部署时需充分考虑这些因素以避免意外后果。

虽然Neural-Story-v0.1数据集是测试语言模型的优质起点，但用户应注意其中可能存在特定体裁或写作风格的偏差。

硬件与训练

训练周期 = 3,  
检查点数量 = 3,  
批处理大小 = 12,  
学习率 = 1e-5,  

特别感谢Techmind的慷慨赞助