/ Модель

Характеристики

Параметры
983 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mamba · dense
Опубликована
7 апр 2024

mamba_790_hf_qa

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Модель Mamba примерно с 983 млн параметров отвечает на вопросы по тексту, с оценкой на итальянском SQuAD-it.

26скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены8 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

DeepMount00/mamba_790_hf_qa — языковая модель семейства Mamba, разработанная DeepMount00 и предназначенная для ответов на вопросы по тексту. По результатам оценки на итальянском наборе SQuAD-it модель показала F1 75,89% и Exact Match 66,71%. Модель содержит около 983,2 млн параметров и опубликована в формате Safetensors.

Модель подходит для извлечения ответов из контекста и задач чтения с пониманием текста на итальянском языке. Архитектура Mamba с причинной языковой моделью также позволяет использовать её для генерации текста. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по итальянским текстам
  • извлечение ответов из контекста на итальянском языке
  • оценка систем машинного чтения на SQuAD-it

Ограничения

Опубликованный пример оценки охватывает итальянский SQuAD-it; результаты на других языках и типах данных не приведены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

SQuAD-it Evaluation

The Stanford Question Answering Dataset (SQuAD) in Italian (SQuAD-it) is used to evaluate the model's reading comprehension and question-answering capabilities. The following table presents the F1 score and Exact Match (EM) metrics:

ModelF1 ScoreExact Match (EM)
DeepMount00/Gemma_QA_ITA_v377.24%64.60%
DeepMount00/Gemma_QA_ITA_v277.17%63.82%
DeepMount00/mamba_790_hf_qa75.89%66.71%
DeepMount00/Gemma_QA_ITA59.59%40.68%

How to Use

How to use mamba q&a

from transformers import MambaConfig, MambaForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "DeepMount00/mamba_790_hf_qa"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = MambaForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map={"": 0}).eval()


def predict(contesto, domanda):
    device = "cuda:0"
    prefix_text = 'Di seguito ti verrà fornito un contesto e poi una domanda. il tuo compito è quello di rispondere alla domanda basandoti esclusivamente sul contesto\n\n'

    prompt = f"""{prefix_text}##CONTESTO: {contesto}\n##DOMANDA: {domanda}\n"""

    input_ids = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to(device)

    generate_ids = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=150, eos_token_id=8112)

    answer = tokenizer.batch_decode(generate_ids)
    try:
        final_answer = answer[0].split("##RISPOSTA: ")[1].split("##END")[0].strip("\n")
    except IndexError:
        final_answer = ""
    return final_answer


contesto = """La torre degli Asinelli è una delle cosiddette due torri di Bologna, simbolo della città, situate in piazza di porta Ravegnana, all'incrocio tra le antiche strade San Donato (ora via Zamboni), San Vitale, Maggiore e Castiglione. Eretta, secondo la tradizione, fra il 1109 e il 1119 dal nobile Gherardo Asinelli, la torre è alta 97,20 metri, pende verso ovest per 2,23 metri e presenta all'interno una scalinata composta da 498 gradini. Ancora non si può dire con certezza quando e da chi fu costruita la torre degli Asinelli. Si presume che la torre debba il proprio nome a Gherardo Asinelli, il nobile cavaliere di fazione ghibellina al quale se ne attribuisce la costruzione, iniziata secondo una consolidata tradizione l'11 ottobre 1109 e terminata dieci anni dopo, nel 1119."""
domanda = "Dove si trova precisamente la torre degli Asinelli?"

print(predict(contesto, domanda))

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MambaForCausalLM
Ревизия весов
9630b59

0 моделей