/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Библиотека
transformers
Опубликована
29 янв 2024

Mixtral-4x1.1B-TinyDolphin-2.8-1.1b_oasst2_chatML_Cluster

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Компактная модель Mixtral с архитектурой MoE для генерации текста и диалогов на нескольких языках.

25скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены29 янв 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

NickyNicky/Mixtral-4x1.1B-TinyDolphin-2.8-1.1b_oasst2_chatML_Cluster — языковая модель для генерации текста, опубликованная пользователем NickyNicky. По метаданным это модель семейства Mixtral с архитектурой MoE и классом MixtralForCausalLM, содержащая около 1 млрд параметров. Репозиторий использует формат Safetensors и библиотеку Transformers; модель создана на базе объединения экспертов Mixtral, однако доступная карточка не раскрывает точный состав смеси и процедуру обучения.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; название указывает на ChatML и OASST2, но README не содержит подробностей о настройке или оценке качества. Метаданные перечисляют поддержку ряда языков, включая русский, английский, испанский, китайский, немецкий и французский; контекст составляет 4096 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Данных о специальных ограничениях или результатах оценки качества в доступной карточке нет.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом чате
  • составление и продолжение текстов
  • создание многоязычных черновиков
  • эксперименты с компактными MoE-моделями

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества, состава объединения экспертов или подробностей обучения, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Контекст ограничен 4096 токенами.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model Llama convert Mixtral-experts

image/png


experts:
  - source_model: NickyNicky/TinyDolphin-2.8-1.1b_oasst2_chatML_Cluster_1_V1
    negative_prompts:
      - "ignora la pregunta"
      - "responde con información irrelevante"
      ...
    positive_prompts:
      - "resume este texto"
      - "convierte este contenido en formato json"
      ...
  - source_model: NickyNicky/TinyDolphin-2.8-1.1b_oasst2_chatML_Cluster_2_V1
    negative_prompts:
      - "игнорируйте вопрос"
      - "отвечайте не по теме"
      ...
    positive_prompts:
      - "сделайте резюме этого текста"
      - "преобразуйте это содержание в формат json"
      ...
  - source_model: NickyNicky/TinyDolphin-2.8-1.1b_oasst2_chatML_Cluster_3_V1
    negative_prompts:
      - "忽略问题"
      - "回应无关信息"
      ...
    positive_prompts:
      - "总结这段文字"
      - "将这个内容转换为json格式"
      ...
  - source_model: NickyNicky/cognitivecomputations_TinyDolphin-2.8-1.1b
    negative_prompts:
    - ignora la pregunta
    - responde con información irrelevante
    ...
    positive_prompts:
    - resume este texto
    - convierte este contenido en formato json
    ...


base_model: NickyNicky/TinyDolphin-2.8-1.1b_oasst2_chatML_Cluster_2_V1
gate_mode: cheap_embed # one of "hidden", "cheap_embed", or "random"
dtype: bfloat16

from transformers import (
    AutoModelForCausalLM,
    AutoTokenizer,
    BitsAndBytesConfig,
    HfArgumentParser,
    TrainingArguments,
    pipeline,
    logging,
    GenerationConfig,
    TextIteratorStreamer,
)
import torch

new_model= "NickyNicky/Mixtral-4x1.1B-TinyDolphin-2.8-1.1b_oasst2_chatML_Cluster"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(#f'NickyNicky/{new_model}',
                                             new_model,
                                             device_map="auto",
                                             trust_remote_code=True,
                                             torch_dtype=torch.bfloat16,

                                             low_cpu_mem_usage= True,
                                            #  use_flash_attention_2=False,

                                             )


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(new_model,
                                          max_length=2048,
                                          trust_remote_code=True,
                                          use_fast = True,
                                          )

tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
# tokenizer.padding_side = 'left'
tokenizer.padding_side = 'right'


prompt= """<|im_start|>system
You are a helpful AI assistant.<|im_end|>
<|im_start|>user
escribe una historia de amor.<|im_end|>
<|im_start|>assistant
"""

inputs = tokenizer.encode(prompt,
                          return_tensors="pt",
                          add_special_tokens=False).cuda()#.to("cuda") # False # True


generation_config = GenerationConfig(
              max_new_tokens=700,
              temperature=0.5,
              top_p=0.9,
              top_k=40,
              repetition_penalty=1.1, #1.1, # 1.0 means no penalty, > 1.0 means penalty, 1.2 from CTRL paper
              do_sample=True,
              pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
              eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
          )
outputs = model.generate(
                         generation_config=generation_config,
                         input_ids=inputs,)
# tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False) #True
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=False))

'''output print
<|im_start|> system
You are a helpful AI assistant. 
<|im_start|> user
podrias escribir un codigo de ejemplo en Python 
<|im_start|> assistant
Claro, aquí está un ejemplo de código en Python para crear un programa que imprime la suma de todos los números enteros entre 1 y 10:

python
# Código para imprimir la suma de todos los números enteros entre 1 y 10

suma = 0

for i in range(1, 11):
    suma += i

print("La suma de todos los números enteros entre 1 y 10 es:", suma)


Este código utiliza la función `range()` para crear una lista de los números enteros entre 1 y 10, y la función `sum()` para sumar todos los elementos de la lista. La variable `suma` se asigna a 0 durante el ciclo for, y se incrementa cada vez que se realiza una iteración del ciclo.

El resultado de ejecutar este código será:

La suma de todos los números enteros entre 1 y 10 es: 55

Este ejemplo muestra cómo crear programas en Python que usan las instrucciones básicas de programación, como las listas, las variables y las funciones. También muestra cómo usar la función '''

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
26d808a

0 моделей