/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
6,7 млрд
Размер весов
28 ГБ
Лицензия
CC BY 4.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
calm2-7b-chat
Опубликована
23 янв 2024

calm2-7b-chat-dpo-experimental

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Экспериментальная японско-английская чат-модель CyberAgent, дообученная методом DPO для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы.

114скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены15 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

cyberagent/calm2-7b-chat-dpo-experimental — диалоговая языковая модель CyberAgent, полученная дообучением calm2-7b-chat методом Direct Preference Optimization (DPO) с использованием LoRA. Для обучения применён набор предпочтений chatbot-arena-ja-calm2-7b-chat-experimental; модель предназначена для генерации ответов на инструкции и диалоговые запросы.

Модель основана на плотной архитектуре LlamaForCausalLM и содержит 6,7 млрд параметров. Она принимает текст и генерирует текст, поддерживает японский и английский языки, а заявленная длина контекста составляет 32 768 токенов. В приведённых оценках DPO-версия показала более высокие результаты, чем исходная calm2-7b-chat, на ELYZA-tasks-100 и Japanese MT-Bench; это результаты отдельных экспериментов, а не гарантия качества для любых запросов.

Модель распространяется по лицензии CC BY 4.0. Она является экспериментальной версией, поэтому её ответы следует проверять, особенно в задачах, требующих точности или актуальных сведений.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции и вопросы на японском языке
  • диалоговый ассистент на японском и английском языках
  • сравнение качества ответов до и после DPO
  • эксперименты с языковыми моделями и предпочтениями пользователей

Ограничения

Экспериментальные оценки выполнены на ограниченном наборе бенчмарков и не гарантируют качество на других запросах. Ответы могут содержать ошибки и требуют проверки.

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 "calm2-7b-chat-dpo-experimental"

cyberagent/calm2-7b-chatにcyberagent/chatbot-arena-ja-calm2-7b-chat-experimentalデータセットを用いてDirect Preference Optimization (DPO)をしたモデルです。 DPOにはLow-Rank Adaptation (LoRA)を用いました。

Requirements, Usage, Chat Template

cyberagent/calm2-7b-chatと同様です。 同様のコード・プロンプトで動かすことができます。

import transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer

assert transformers.__version__ >= "4.34.1"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("cyberagent/calm2-7b-chat-dpo-experimental", device_map="auto", torch_dtype="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cyberagent/calm2-7b-chat-dpo-experimental")
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)

prompt = """USER: AIによって私達の暮らしはどのように変わりますか?
ASSISTANT: """

token_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
output_ids = model.generate(
    input_ids=token_ids.to(model.device),
    max_new_tokens=300,
    do_sample=True,
    temperature=0.8,
    streamer=streamer,
)

実験結果

ELYZA-tasks-100 (GPT-4 eval)

実験結果のランダム性を避けるため、greedy searchで出力しました。

calm2-7b-chatcalm2-7b-chat-dpo
2.672.85

Japanese MT-Bench

以下の文をシステムプロンプト(system_message)としてcalm2-7b-chat-dpoとcalm2-7b-chatの評価を行いました。

"以下は、タスクを説明する指示と、文脈のある入力の組み合わせです。要求を適切に満たす応答を書きなさい。"

このシステムプロンプトはstabilityai/japanese-stablelm-instruct-alpha-7bを評価するときに使われるものをそのまま使いました。 他のデコーディングパラメータはデフォルトのままです(ランダム性があります)。

calm2-7b-chatcalm2-7b-chat-dpo
平均6.16.7
extraction4.15.4
humanities8.28.4
reasoning3.94.3
roleplay6.47.0
stem6.36.2
writing7.79.1

Releases

1.0: v1 release (Jan 24, 2024)

Author

Yuu Jinnai (jinnai_yu@cyberagent.co.jp), Standing on the shoulders of giants

Reference

本モデルの詳細は以下の論文を参照ください。

Yuu Jinnai. 2024. Does Cross-Cultural Alignment Change the Commonsense Morality of Language Models?. In Proceedings of the 2nd Workshop on Cross-Cultural Considerations in NLP, pages 48–64, Bangkok, Thailand. Association for Computational Linguistics.

@inproceedings{jinnai-2024-cross,
    title = "Does Cross-Cultural Alignment Change the Commonsense Morality of Language Models?",
    author = "Jinnai, Yuu",
    editor = "Prabhakaran, Vinodkumar  and
      Dev, Sunipa  and
      Benotti, Luciana  and
      Hershcovich, Daniel  and
      Cabello, Laura  and
      Cao, Yong  and
      Adebara, Ife  and
      Zhou, Li",
    booktitle = "Proceedings of the 2nd Workshop on Cross-Cultural Considerations in NLP",
    month = aug,
    year = "2024",
    address = "Bangkok, Thailand",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2024.c3nlp-1.5",
    pages = "48--64",
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
aba3f87

0 моделей