/ Модель

Характеристики

Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Базовая модель
Triplex
Опубликована
20 июл 2024

Triplex-GGUF

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

QuantFactory/Triplex-GGUF — квантизированная версия модели SciPhi/Triplex, созданная с использованием llama.cpp.

1 160скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены20 июл 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Исходную модель разработала SciPhi.AI; она дообучена на базе Phi-3 3.8B и предназначена для построения графов знаний из неструктурированных данных.

Модель извлекает из текста триплеты — простые утверждения, состоящие из субъекта, предиката и объекта. Она рассчитана на сценарии автоматического формирования графов знаний и локальной обработки данных, включая использование с R2R для построения графов в системах RAG. В README заявлено снижение стоимости создания графов знаний на 98% по сравнению с традиционными подходами, превосходство GPT-4 в указанном сравнении и работа примерно за 1/60 стоимости GPT-4; подробности бенчмарка не приведены.

Архитектура основана на Phi-3 с размером 3,8 млрд параметров, а формат GGUF предназначен для запуска через llama.cpp. Модель принимает текстовые данные и использует заданные типы сущностей и предикаты; поддерживаемые языки и размер контекстного окна в карточке не указаны. Ограничения также включают специализацию на извлечении структурированных отношений, поэтому модель не следует рассматривать как универсальную разговорную LLM. Лицензия — CC BY-NC-SA 4.0, допускающая использование с указанием авторства и распространение на аналогичных условиях, но не коммерческое применение.

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

QuantFactory/Triplex-GGUF

This is quantized version of SciPhi/Triplex created using llama.cpp

Original Model Card

Triplex: a SOTA LLM for knowledge graph construction.

Knowledge graphs, like Microsoft's Graph RAG, enhance RAG methods but are expensive to build. Triplex offers a 98% cost reduction for knowledge graph creation, outperforming GPT-4 at 1/60th the cost and enabling local graph building with SciPhi's R2R.

Triplex is a finetuned version of Phi3-3.8B for creating knowledge graphs from unstructured data developed by SciPhi.AI. It works by extracting triplets - simple statements consisting of a subject, predicate, and object - from text or other data sources.

image/png

Benchmark

image/png

Usage:

import json
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

def triplextract(model, tokenizer, text, entity_types, predicates):

    input_format = """
        **Entity Types:**
        {entity_types}

        **Predicates:**
        {predicates}

        **Text:**
        {text}
        """

    message = input_format.format(
                entity_types = json.dumps({"entity_types": entity_types}),
                predicates = json.dumps({"predicates": predicates}),
                text = text)

    messages = [{'role': 'user', 'content': message}]
    input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt = True, return_tensors="pt").to("cuda")
    output = tokenizer.decode(model.generate(input_ids=input_ids, max_length=2048)[0], skip_special_tokens=True)
    return output

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("sciphi/triplex", trust_remote_code=True).to('cuda').eval()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sciphi/triplex", trust_remote_code=True)

entity_types = [ "LOCATION", "POSITION", "DATE", "CITY", "COUNTRY", "NUMBER" ]
predicates = [ "POPULATION", "AREA" ]
text = """
San Francisco,[24] officially the City and County of San Francisco, is a commercial, financial, and cultural center in Northern California. 

With a population of 808,437 residents as of 2022, San Francisco is the fourth most populous city in the U.S. state of California behind Los Angeles, San Diego, and San Jose.
"""

prediction = triplextract(model, tokenizer, text, entity_types, predicates)
print(prediction)


Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
f29e925

0 моделей