/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-Nemo-Base-2407
Опубликована
30 авг 2024

Mistral-Nemo-Japanese-Instruct-2408

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная на японском языковая модель Mistral для генерации текста и диалогового общения.

2 689скачиваний за 30 дней49лайковвеса обновлены30 авг 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

Языковая модель Mistral-Nemo Japanese Instruct 2408 разработана Рёсуке Исигами на базе mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407 и дообучена для японского языка. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. Для запросов используется формат ChatML.

Модель подходит для ответов на вопросы и ведения диалога на японском языке; метаданные также отмечают английский. Указанное для модели контекстное окно — до 1 024 000 токенов. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на японском языке
  • диалог с японским виртуальным помощником
  • генерация текстов на японском языке

Ограничения

README описывает модель как постоянно предварительно обученную на японском языке, хотя метаданные связывают её с Mistral-Nemo-Base-2407; характер этой связи требует осторожной интерпретации. Заявленное контекстное окно очень велико, но README не приводит оценок качества или рекомендаций по его практическому использованию.

Для каких профессий подходит6

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

Mistral-Nemo-Japanese-Instruct-2408

Model Description

This is a Japanese continually pre-trained model based on mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407.

Usage

Make sure to update your transformers installation via pip install --upgrade transformers.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("cyberagent/Mistral-Nemo-Japanese-Instruct-2408", device_map="auto", torch_dtype="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cyberagent/Mistral-Nemo-Japanese-Instruct-2408")
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)

messages = [
    {"role": "system", "content": "あなたは親切なAIアシスタントです。"},
    {"role": "user", "content": "AIによって私たちの暮らしはどのように変わりますか?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
output_ids = model.generate(input_ids,
                            max_new_tokens=1024,
                            temperature=0.5,
                            streamer=streamer)

Prompt Format

ChatML Format

<s><|im_start|>system
あなたは親切なAIアシスタントです。<|im_end|>
<|im_start|>user
AIによって私たちの暮らしはどのように変わりますか?<|im_end|>
<|im_start|>assistant


License

Apache-2.0

Author

Ryosuke Ishigami

How to cite

@misc{cyberagent-mistral-nemo-japanese-instruct-2408,
      title={Mistral-Nemo-Japanese-Instruct-2408},
      url={https://huggingface.co/cyberagent/Mistral-Nemo-Japanese-Instruct-2408},
      author={Ryosuke Ishigami},
      year={2024},
}

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
8591f78

0 моделей