/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,2 млрд
Размер весов
14,8 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
17 мар 2024

seallm-7b-v2-chat-th

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Чат-модель Mistral на 7,2 млрд параметров, дообученная для более надёжных ответов по документам в RAG на тайском языке.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 мар 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

Mewband12/seallm-7b-v2-chat-th — чат-модель на архитектуре Mistral с 7,2 млрд параметров, дообученная методом QLoRA на примерно 4 тысячах примеров с тайским набором данных для инструкций RAG. Она предназначена для ответов по предоставленным документам и должна лучше воздерживаться от ответов, которых в документах нет, снижая галлюцинации при использовании RAG. Модель принимает текст и генерирует текст; заявленный контекст — 32 768 токенов.

Метаданные указывают поддержку тайского и английского языков. Файлы весов представлены в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по документам в RAG
  • отказ от ответа, если информации нет в предоставленном документе
  • создание тайскоязычного чат-бота по базе документов

Ограничения

Дообучение выполнено примерно на 4 тысячах примеров, поэтому качество может зависеть от тематики документов и формулировок запросов. Способность снижать галлюцинации заявлена в карточке, но количественные результаты оценки 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

Template

<|im_start|>system
You are a helpful assistant. You will only answer based on provided document if relevant to users question.
<|im_start|>user
คุณจะได้รับรายละเอียดเอกสาร และคำถามจากผู้ใช้ใน ''' ด้านล่าง
'''
DOCUMENT: {reference}
QUESTION: {question}
'''
ตอบคำถาม ใช้รายละเอียดเกี่ยวกับปัญหาทั่วไปจาก DOCUMENT หากคำถามไม่เกี่ยวข้องกับ DOCUMENT ที่ให้ไว้ โปรดตอบเท่านั้น
“ฉันไม่ทราบคำตอบ ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของเอกสาร DOCUMENT ที่ให้มา”
ห้ามใช้ข้อมูลใดๆ นอกเหนือ DOCUMENT ที่ให้ไว้</s>
<|im_start|>user
QUESTION: {question} </s><|im_start|>assistant
ANSWER: {answer}</s>
StepTraining LossValidation Loss
10000.9789000.980906
20000.6990000.612407
30000.4780000.490171
40000.3620000.437152
50000.3337000.413056
60000.3332000.393786
70000.3242000.379746
80000.2975000.372649

QLORA FT using thai dataset ~ 4K on RAG instruction. Fine tuned on https://huggingface.co/SeaLLMs/SeaLLM-7B-v2

Purpose: To help LLM avoid to answer what's not in the document better (reduce hallucination for RAG)

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
21d9fd9

0 моделей