NorMistral-7b-warm is a large Norwegian language model initialized from Mistral-7b-v0.1 and continuously pretrained on a total of 260 billion subword tokens (using six repetitions of open Norwegian texts). This model is a part of the NORA.LLM family developed in collaboration between the Language Technology Group at the University of Oslo, the High Performance Language Technologies (HPLT) project, the National Library of Norway, and the University of Turku. All the models are pre-trained on the same dataset and with the same tokenizer. NorMistral-7b-warm has over 7 billion parameters and is based on the Mistral architecture. The NORA.LLM language model family includes (as of now): - **NorMistral-7b-warm** -- an LLM initialized from Mistral-7b-v0.1 and continuously pretrained on Norwegian data; - **NorMistral-7b-scratch** -- a Mistral-based LLM pretrained from scratch on Norwegian data; - **NorBLOOM-7b-scratch** -- a BLOOM-based LLM pretrained from scratch on Norwegian data.

번역 대기 중 · 원문 표시

텍스트 생성

입력 텍스트→ 출력 텍스트

요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인

자세히 보기 ↗

비교 추가출처 / 문서 ↗

normistral-7b-warm-instruct

ltg

This is a model instruction-tuned on open datasets released under the most permissive apache-2.0 licence (in other words, we don't use any datasets generated by ChatGPT) — thus we can release this model under the same license and make it openly available for commercial applications. The model has been finetuned on 4096 context length, twice as many tokens as the base model. The released weights are still a work in progress and they might change in the future. This is the first iteration of instruction-tuning our NorMistral models and it currently uses only the SFT phase without any preference optimization. Please let us know your feedback to improve the model in future releases. 1. We gathered all openly available datasets: Aya, OASST 1, OASST 2, OIG-small-chip2, No Robots, Dolly and Glaive code assistant. 2. These were first manually inspected and filtered, and then automatically filtered with Mixtral-8x7B to remove incorrect, offensive, non-English and American-centric responses. 3. The responses were augmented to be more descriptive by Mixtral-8x7B. 4. Since most of that dataset contains only a single dialogue turn, we generated more turns using Mixtral-8x7B. 5. Finally, we translated the resulting dataset into Bokmål and Nynorsk using NorMistral-7b-warm.

번역 대기 중 · 원문 표시

텍스트 생성

입력 텍스트→ 출력 텍스트

요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인

자세히 보기 ↗

비교 추가출처 / 문서 ↗

COST EXPLORER

좋은 모델, 명확한 비용.

비용 분석

월간 토큰 사용량으로 예상 API 비용을 비교하세요.

월간 입력 토큰 10 M월간 출력 토큰 2 M1 M = 100만 토큰 · USD
동일 채널의 기본 텍스트 토큰 요금 비교

수집된 백만 토큰당 USD 요금입니다. 캐시 할인, 구간 요금, 추가 추론 출력, 세금은 제외됩니다. 최신 요금은 출처에서 확인하세요.

MODEL HANDBOOK

이해하고 선택하세요

선택 가이드 및 FAQ

API 요금은 어떻게 비교하나요?+

입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.

오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

1위 모델이 나에게 가장 적합한가요?+

순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.

나에게 맞는 AI 모델을 찾아보세요.

AI 모델 탐색 10

norbert2

norbert3-base

norbert3-small

norbert3-xs

norbloom-7b-scratch

normistral-11b-long

normistral-11b-thinking-gguf

normistral-11b-warm

normistral-7b-warm

normistral-7b-warm-instruct

일치하는 모델 없음

좋은 모델, 명확한 비용.

이해하고 선택하세요

뉴스로 흐름을, 도구로 효율을, 모델로 가능성을.