/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
26 фев 2024

Hameln-japanese-mistral-7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Японская модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации веб-романов по текстовым подсказкам.

86скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены26 фев 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

Elizezen разработал Hameln-japanese-mistral-7B — плотную авторегрессионную языковую модель на архитектуре Mistral с 7,1 млрд параметров. Она дообучена на базе Japanese Stable LM Base Gamma 7B на японских веб-романах; в README также упоминается Japanese Stable LM Instruct Gamma 7B, но связь с ним не уточняется.

Модель предназначена прежде всего для генерации романов по текстовым подсказкам. Она рассчитана на японский язык и имеет контекст до 4096 токенов. Модель может отвечать на разные запросы, но хуже подходит для следования инструкциям; ответы не фильтруются, поэтому возможен чувствительный контент. В репозитории указаны веса safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • написание японского веб-романа по сюжету или сцене
  • продолжение японского художественного текста
  • создание диалогов и описаний для романа
  • генерация черновиков художественной прозы на японском

Ограничения

Модель может хуже выполнять инструкции, чем специализированные instruct-модели. Ответы не фильтруются и могут содержать чувствительный контент.

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

Hameln Japanese Mistral 7B

Model Description

This is a 7B-parameter decoder-only Japanese language model fine-tuned on novel datasets, built on top of the base model Japanese Stable LM Base Gamma 7B. Japanese Stable LM Instruct Gamma 7B

Usage

Ensure you are using Transformers 4.34.0 or newer.

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Elizezen/Hameln-japanese-mistral-7B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  "Elizezen/Hameln-japanese-mistral-7B",
  torch_dtype="auto",
)
model.eval()

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

input_ids = tokenizer.encode(
    "むかしむかし、あるところに、おじいさんとおばあさんが住んでいました。 おじいさんは山へ柴刈りに、",
    add_special_tokens=True, 
    return_tensors="pt"
)

tokens = model.generate(
    input_ids.to(device=model.device),
    max_new_tokens=512,
    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)

"""
output example:
むかしむかし、あるところに、おじいさんとおばあさんが住んでいました。 おじいさんは山へ柴刈りに、おばあさんは田んぼの稲の手伝いをするなど、二人で力を合わせて楽しく暮らしていました。
ある日のこと、その地方一帯に大きな台風がやって来ました。強風に飛ばされた木や、家屋などが次々と倒れる中、幸いにもおじいさんとおばあさんの住んでいた村は無事でした。
しかし、近隣の小さな村では被害が出ていました。家屋は全壊、農作物は荒らされ、何より多くの命が失われていました。
「可哀想に……」
おばあさんは心を痛め、神様に祈りを捧げ続けました。
「天上の神様!どうか、私達人間を守って下さい!」
おばあさんの祈りが通じたのか、台風は急速に勢力を落とし、被害は最小限の内に治まりました。
"""

Datasets

  • less than 1GB of web novels(non-PG)
  • 70GB of web novels(PG)

Intended Use

The primary purpose of this language model is to assist in generating novels. While it can handle various prompts, it may not excel in providing instruction-based responses. Note that the model's responses are not censored, and occasionally sensitive content may be generated.

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
67716f9

0 моделей