/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
35 млрд
Размер весов
70 ГБ
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
cohere · dense
Базовая модель
c4ai-command-r-v01
Библиотека
transformers
Опубликована
4 апр 2024

c4ai-command-r-v01-japanese-instruct

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Японская инструктивная донастройка Cohere Command R для генерации ответов и выполнения пользовательских инструкций на японском языке.

214скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены7 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

Aratako разработал c4ai-command-r-v01-japanese-instruct — японскую инструктивную донастройку модели Cohere c4ai-command-r-v01 с использованием набора ichikara-instruction. Это плотная авторегрессионная языковая модель CohereForCausalLM на 35 млрд параметров; в репозитории представлены веса Safetensors. Контекст модели составляет 8192 токена, а в обучении использовалась максимальная длина последовательности 2048 токенов.

Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций на японском языке. Автор приводит оценки на японских наборах JSQuAD, JCommonsenseQA, JNLI и MARC-ja: средний результат вырос с 0,783 у исходной модели до 0,806. В тесте Japanese MT-Bench средняя оценка немного снизилась — с 7,35 до 7,15; автор также отмечает, что в проверенных ответах стало меньше примесей английского. Английский язык также указан среди поддерживаемых языков.

Модель распространяется по лицензии CC-BY-NC-SA 4.0; README также указывает на применимость политики допустимого использования C4AI. Она не предназначена для коммерческого использования в рамках указанной лицензии.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на японском языке
  • генерация текста по инструкциям на японском языке
  • извлечение сведений из японского текста
  • классификация тональности японских отзывов
  • решение задач на японское понимание текста и логические выводы

Ограничения

Показатели Japanese MT-Bench немного ниже, чем у исходной модели; сравнительные оценки зависят от указанных в README настроек и квантования. Лицензия CC-BY-NC-SA 4.0 и политика допустимого использования C4AI ограничивают условия применения, включая коммерческое использование.

Для каких профессий подходит10

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

c4ai-command-r-v01-japanese-instruct

GGUF版はこちら/Click here for the GGUF version

概要

CohereForAI/c4ai-command-r-v01を、ichikara-instructionを使って追加で日本語インストラクションチューニングを施したモデルです。

学習の設定

RunpodでGPUサーバを借り、A6000x4で学習を行いました。主な学習パラメータは以下の通りです。

  • lora_r: 64
  • lisa_alpha: 128
  • lora_dropout: 0.05
  • lora_target_modules: ["q_proj", "k_proj", "v_proj", "o_proj", "gate_proj", "up_proj", "down_proj"]
  • learning_rate: 2e-5
  • num_train_epochs: 10epochs
  • batch_size: 50
  • max_seq_length: 2048

評価

jsquad(jsquad-1.1-0.3, 2-shots)、jcommonsenseqa(jcommonsenseqa-1.1-0.3, 3-shots)、jnli(jnli-1.3-0.3, 3-shots)、marc_ja(marc_ja-1.1-0.3, 3-shots)結果は以下の通りです。 (8ビット量子化/jsquadは100で割り、それぞれ小数点以下第4位を四捨五入)

平均スコアの向上が見受けられます。

Modeljsquad(exact_match)jcommonsenseqa(acc)jnli(acc)marc_ja(acc)average
c4ai-command-r-v010.8090.9020.4660.9540.783
c4ai-command-r-v01-japanese-instruct0.8360.9110.5370.9400.806

評価にはlm-evaluation-harnessを利用しました。

また、元モデルと本モデルのjapanese-mt-benchの結果は以下の通りです。(シングルターン、4ビット量子化)

スコア的にはあまり変わりませんでした。ただし、元モデルの出力の中には時々英語が混ざっていましたが、目視で確認した範囲だと混ざらなくなっていたので学習の効果は多少はありそうです。

ModelCodingExtractionHumanitiesMathReasoningRoleplaySTEMWritingavg_score
c4ai-command-r-v016.17.99.72.46.08.39.88.67.35
c4ai-command-r-v01-japanese-instruct5.68.38.13.46.17.99.28.67.15

レーダーチャート

余談ですが、英語ベンチマークであるOpen LLM Leaderboardのスコアもなぜかわずかに向上していました。 詳細

Metricc4ai-command-r-v01c4ai-command-r-v01-japanese-instruct
Avg.68.5468.85
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)65.5365.87
HellaSwag (10-Shot)8785.62
MMLU (5-Shot)68.267.61
TruthfulQA (0-shot)52.3251.01
Winogrande (5-shot)81.5382.95
GSM8k (5-shot)56.6360.05

ライセンス

元モデルであるCohereForAI/c4ai-command-r-v01はCC-BY-NC 4.0とC4AI's Acceptable Use Policyのもとに配布されています。

また、ファインチューニングに利用したデータセットであるichikara-instructionはCC-BY-NC-SA 4.0の元配布されています。

そのため、このモデルのライセンスはCC-BY-NC-SA 4.0及びC4AI's Acceptable Use Policyとなります。(理解間違っていればご指摘ください)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
CohereForCausalLM
Ревизия весов
228a428

0 моделей