/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
15,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2.5-7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
15 окт 2024

Tsunami-0.5x-7B-Instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Инструктивная модель Qwen2.5 на 7,1 млрд параметров, дообученная для диалогов и генерации текста преимущественно на тайском языке.

53скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены17 окт 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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3146

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4207

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,7099

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5593

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4458

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4667

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Tsunami-0.5x-7B-Instruct — инструктивная языковая модель, созданная Pollakrit Lorprasertkul на основе Qwen2.5-7B. Автор сообщает, что модель дообучена примерно на 100 тысячах строк тайского датасета; версия 0.5x обучена не на всём наборе данных. Модель построена на архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для диалогов и генерации текста на тайском языке, использует шаблон запросов ChatML и может применяться для ответов на вопросы и создания текстовых ответов. В метаданных также указана возможность интерфейса вызова инструментов. Репозиторий содержит веса Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. Публичные результаты включают оценки IFEval и BBH, однако сведений для вывода о качестве в конкретных прикладных задачах недостаточно.

Сценарии применения

  • диалоговый помощник на тайском языке
  • ответы на вопросы на тайском языке
  • генерация и дополнение тайских текстов
  • формирование структурированных ответов в диалоге

Ограничения

Версия 0.5x обучена не на всём заявленном наборе данных. README приводит отдельные результаты бенчмарков, но не описывает качество в прикладных сценариях.

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

Tsunami-0.5x-7B-Instruct

TSUNAMI: Transformative Semantic Understanding and Natural Augmentation Model for Intelligence.

TSUNAMI full name was created by ChatGPT.


infomation

Tsunami-0.5x-7B-Instruct is Thai Large Language Model that fine-tuned from Qwen2.5-7B around 100,000 rows in Thai dataset.


Prompt Template

This model uses ChatML prompt template:

<|im_start|>system
{System}<|im_end|>
<|im_start|>user
{User}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{Assistant}

How to use


from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "Tsunami-th/Tsunami-0.5x-7B-Instruct"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": "สวัสดีครับ"}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
inputs = inputs.to(model.device)
with torch.no_grad():
   output = model.generate(**inputs, max_new_tokens=512)

response = tokenizer.decode(output[0, len(inputs['input_ids'][0]):], skip_special_tokens=True)

Author


  • Tsunami-0.5x-7B-Instruct is the version 0.5x that did not train on the whole dataset.
  • Tsunami-1.0-7B-Instruct is coming soon.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.29.80
IFEval (0-Shot)70.99
BBH (3-Shot)37.36
MATH Lvl 5 (4-Shot)4.83
GPQA (0-shot)8.61
MuSR (0-shot)18.57
MMLU-PRO (5-shot)38.42

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
6110b49

0 моделей