/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
26 авг 2024

Himeyuri-v0.1-12B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная японская языковая модель на базе Mistral-Nemo-Instruct-2407 для генерации романов и художественных текстов.

64скачиваний за 30 дней21лайквеса обновлены26 авг 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

Himeyuri-v0.1-12B — экспериментальная японская языковая модель от Elizezen, созданная на базе Mistral-Nemo-Instruct-2407. Она предназначена прежде всего для генерации художественных текстов и романов на японском языке; модель не оптимизирована для ролевых сценариев и ответов на инструкции. Архитектура — плотная MistralForCausalLM с 12,1 млрд параметров, формат весов — safetensors, контекст — до 1 024 000 токенов. Поддерживается чатовый режим. Автор рекомендует низкую температуру генерации, поскольку это может снизить резкую смену сцен.

Автор характеризует модель как экспериментальную и отмечает, что ей есть куда улучшаться. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация глав японского романа
  • создание японских художественных рассказов
  • продолжение японского литературного текста

Ограничения

Модель экспериментальная, не оптимизирована для ролевых сценариев и ответов на инструкции. Для генерации автор рекомендует низкую температуру, чтобы уменьшить резкую смену сцен.

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

Himeyuri v0.1 12B

Base Model

This model is built upon Mistral-Nemo-Instruct-2407

Usage Notes

Low Temperature Recommendation: As explained on Mistral-Nemo-Instruct-2407 repo, it's recommended to use a low temperature. I don't exactly know why, but my rough guess is that based on my experience, Mistral Nemo tends to switch the scene drastically so a low temperature can mitigate it, somewhat akin to "slow pace" style in AI Novelist.

Description

This is an experimental model with significant room for improvement.

Since Japanese Mistral 7B-based models appear to have plateaued, I've been exploring other architectures like LLaMA 3. Currently, I find Mistral-Nemo-Instruct-2407 the most promising for Japanese open LLMs, so I made this one.

Example

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Elizezen/Himeyuri-v0.1-12B")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  "Elizezen/Himeyuri-v0.1-12B",
  torch_dtype="auto",
)
model.eval()

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

input_ids = tokenizer.encode(
    "年末のボーナスを受取って加奈江が社から帰ろうとしたときであった。", 
    add_special_tokens=True, 
    return_tensors="pt"
)

tokens = model.generate(
    input_ids.to(device=model.device),
    max_new_tokens=512,
    temperature=0.35,
    top_p=1,
    do_sample=True,
)

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

"""
output example:
 後ろから肩を叩かれて振り向くと、そこには見知らぬ男が立っていた。どこかで見たことがあるような顔立ちをしている。男はにこやかに笑って加奈江に話しかけてきた。
 「こんばんは。加奈江さんですよね? ちょっとお話ししたいことがあるんですけど、いいですか?」
 その男の言葉に加奈江は首を傾げながらも、とりあえず話を聞くことにした。周りには社員がまだ残っているので、大きな問題はないだろうと思ったからだ。
 「何でしょう? 私に何か用ですか?」
 加奈江がそう聞くと、男はにこやかな笑みを浮かべたまま、彼女の耳元で小声で囁いた。
 「実は、あなたの旦那さんのことで少しお話ししたいことがあるんです。場所を変えて話を聞いていただけませんか?」
 その言葉に加奈江は驚きの表情を浮かべた。夫のことは社内ではあまり話したくない。しかし、男の様子からは、夫の身に何かあったのではないかという不安がよぎった。
 「分かりました。じゃあ、近くの喫茶店に行きましょう」
 加奈江がそう言うと、男は頷いて彼女の後についてきた。

二人は近くの喫茶店に入り、奥の席に腰を下ろした。
 「それで、夫の身に何があったんですか?」
 加奈江は男の顔を見ながら、不安げに聞いた。男はコーヒーを一口飲むと、彼女に向かって話し始めた。
 「実は、あなたの旦那さんは、ある秘密の組織に所属しているんです。その組織は、世界中に影響力を持つような大規模な組織で、様々な国家の要人や有力者たちが加入していると言われています。旦那さんもその一員で、かなり高い地位にいるようです」
 その言葉に加奈江は目を丸くした。夫がそんな組織に所属しているだなんて、初耳である。
 「そんな馬鹿な。うちの人はただのサラリーマンですよ。そんな
"""

Intended Use

Primarily designed for novel generation. Not optimized for:

  • Role-playing (RP) scenarios
  • Instruction-based responses

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
c7b56d7

0 моделей