/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
23 мая 2024

ArrowPro-7B-Nyan

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная 7,1-миллиардная модель Mistral для генерации японских ответов с характерным окончанием «にゃん!」.

15скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 мая 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

DataPilot/ArrowPro-7B-Nyan — это дообученная модель генерации текста на базе Mistral-модели ArrowPro-7B-KUJIRA. Автор обучил её на датасете databricks-dolly-15k-Nyan-ja, чтобы ответы заканчивались фразой «にゃん!」. Модель имеет плотную архитектуру MistralForCausalLM, содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов.

Модель подходит для генерации ответов и диалогового текста на японском языке в стилизованной манере. Она опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Карточка не приводит оценок качества или подробностей о поведении за пределами указанной особенности стиля.

Сценарии применения

  • генерация ответов на японском языке в игровом стиле
  • создание диалоговых реплик с окончанием «にゃん!」
  • эксперименты с языковыми моделями на основе Mistral

Ограничения

Карточка не содержит оценок качества и не описывает ограничения модели, кроме её выраженной стилизации ответов окончанием «にゃん!」.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image/jpeg

概要

当モデルはMistral系のArrowPro-7B-KUJIRAをもとにdatabricks-dolly-15k-Nyan-jaを用いて語尾を「にゃん!」にするファインチューニングを実施したモデルとなります。

How to use

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("DataPilot/ArrowPro-7B-Nyan")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  "DataPilot/ArrowPro-7B-Nyan",
  torch_dtype="auto",
)
model.eval()

if torch.cuda.is_available():
    model = model.to("cuda")

def build_prompt(user_query):
    sys_msg = "あなたは日本語を話す優秀なアシスタントです。回答には必ず日本語で答えてください。"
    template = """[INST] <<SYS>>
{}
<</SYS>>

{}[/INST]"""
    return template.format(sys_msg,user_query)

# Infer with prompt without any additional input
user_inputs = {
    "user_query": "まどマギで一番かわいいキャラはだれ?",
}
prompt = build_prompt(**user_inputs)

input_ids = tokenizer.encode(
    prompt, 
    add_special_tokens=True, 
    return_tensors="pt"
)

tokens = model.generate(
    input_ids.to(device=model.device),
    max_new_tokens=500,
    temperature=1,
    top_p=0.95,
    do_sample=True,
)

out = tokenizer.decode(tokens[0][input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True).strip()
print(out)

謝辞

このモデルを作成するために計算資源を貸してくれたwitness氏とMeta Data Labに感謝を申し上げます

お願い

このモデルを利用する際は他人に迷惑をかけないように最大限留意してください。

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
6b39255

0 моделей