/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
9 янв 2024

MermaidMistral

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

MermaidMistral — дообученная модель Mistral для преобразования Python-кода, историй и текстовых описаний в диаграммы Mermaid.

24скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены24 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

MermaidMistral — дообученная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров, разработанная TroyDoesAI. Она преобразует Python-код, истории и другие текстовые описания в диаграммы потоков Mermaid.js; модель ориентирована на создание самой диаграммы без пояснительного текста. В карточке указано обучение на 478 примерах Python и Mermaid менее чем за три эпохи. Модель принимает текст и генерирует текст с кодом диаграммы.

Указанное в метаданных контекстное окно — 32 768 токенов, однако автор предупреждает о нехватке видеопамяти на длинном контексте и приводит лимит дообучения 2 048 токенов. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • построение блок-схемы по Python-коду
  • визуализация логики программы для документации
  • создание диаграммы сюжетных линий и взаимодействий персонажей
  • составление схемы процесса по текстовому описанию
  • наглядное объяснение структуры Python-кода начинающим

Ограничения

Модель обучена на небольшом наборе из 478 примеров и предназначена для выдачи диаграммы Mermaid без обычного диалога; качество и надёжность результатов могут быть ограничены. Автор предупреждает о нехватке видеопамяти при длинном контексте и указывает лимит дообучения 2 048 токенов.

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

Posted here first: https://www.reddit.com/r/Oobabooga/comments/192qb2c/mermaidmistral_a_work_in_progress_model_for_flow/

It's kinda barely under 16GB in full precision, you can give it a try using Google Colab Notebook I threw this together but be warned it will OOM on long context due to Free Tier being limited to 15GB VRAM.

Introduction:

Introducing MermaidMistral, a powerful yet compact 7-billion-parameter language model adept at Python code understanding and crafting engaging story flow maps. Trained on a meticulously hand curated dataset of 478 diverse Python examples and hand crafted mermaid flow maps utilizing https://mermaid.live, this model goes beyond its size to deliver exceptional performance in code understanding and story visualization.

Key Features:

MermaidMistral is not a "Chatty Kathy" and should only respond with a mermaid code block with a flow diagram in mermaid js syntax and nothing more.

1. Code Understanding:

  • Grasps Python intricacies with finesse.
  • Generates clear and accurate Mermaid Diagram Flow Charts.
  • Ideal for developers seeking visual representations of their code's logic.

2. Storytelling Capabilities:

  • Converts narrative inputs into captivating Mermaid Diagrams.
  • Maps character interactions, plot developments, and narrative arcs effortlessly.

3. Unmatched Performance:

  • Surpasses larger models, like GPT-4, in generating well-organized and detailed Mermaid Diagrams for story flows.

4. Training Insights:

  • Trained on a 478 Python examples for just under three epochs on a single RTX 3090 following batch size equal to 1, known as stochastic gradient descent.
  • Exhibited emergent properties in story-to-flow map translations.
  • Adaptable and efficient in resource utilization
  • Due to hardware constraints this fine tune has a token limit of 2048.
  1. Mermaid Mistral Generation 1: Mermaid Mistral Generation 1

  2. Mermaid Mistral Generation 2: Mermaid Mistral Generation 2

  3. ChatGPT Generation: ChatGPT Generation

Collaboration:

MermaidMistral is open to collaboration to further strengthen its capabilities. The dataset, formatted in Alpaca, provides a unique foundation for understanding Python intricacies. If you're interested in contributing or collaborating to enhance the model's performance, feel free to reach out to troydoesai@gmail.com. Your expertise could play a pivotal role in refining MermaidMistral.

Example Use Cases:

1. Code Documentation:

  • Developers can use MermaidMistral to automatically generate visual flow charts from their Python code, aiding in documentation and code understanding.

2. Storyboarding:

  • Storytellers and writers can input their narrative and receive visually appealing Mermaid Diagrams, offering a structured overview of character interactions and plot progression.

3. Project Planning:

  • Project managers can leverage MermaidMistral to create visual project flow maps, facilitating effective communication and planning among team members.

4. Learning Python:

  • Students and beginners can use MermaidMistral to visually understand Python code structures, enhancing their learning experience.

5. Game Design:

  • Game developers can utilize MermaidMistral for visualizing game storylines, ensuring a coherent narrative structure and character development.

Proof of Concept:

MermaidMistral proves that innovation thrives in compact packages, delivering exceptional performance across diverse applications. Its adaptability and efficiency showcase the potential for groundbreaking results even in resource-constrained environments.

These mermaid codeblocks can be converted directly into images using mermaid cli tool found here: https://github.com/mermaid-js/mermaid-cli

I plan to release my working proof of concept VSCode Extension that currently displays the Live Flow Map every time a user stops typing for more than 10 seconds.

Stay tuned.

Example Story -> Flow

https://chat.openai.com/share/e3163857-981b-4968-b2db-98ad869c9259

Insights on how to get best results

For best results use full precision using one of the 3 different instruction types:

  • "instruction": "Create the mermaid diagram for the following code:",
  • "instruction": "Create the mermaid diagram for the following story:",
  • "instruction": "Create the mermaid diagram for the following:",

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
bb5a277

0 моделей