/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1,7 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
falcon · dense
Опубликована
24 ноя 2023

falcon-rw-1b-instruct-openorca

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная англоязычная модель Falcon-RW-1B, дообученная на OpenOrca для генерации текста по инструкциям.

693скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены5 мар 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

Falcon-RW-1B-Instruct-OpenOrca — языковая модель, разработанная ericzzz на основе Falcon-RW-1B и дообученная на наборе Open-Orca/SlimOrca. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой FalconForCausalLM и примерно 1,7 млрд параметров, предназначенная для выполнения инструкций и генерации текста. Она рассчитана на запуск с Transformers и ориентирована на пользователей с ограниченными вычислительными ресурсами; максимальная длина контекста составляет 2048 токенов.

Модель подходит для диалоговых ответов, черновиков и других текстовых задач по инструкции на английском языке. В карточке приведены результаты бенчмарков, однако они не гарантируют качество для конкретного применения. Модель может галлюцинировать, выдавать предвзятую или оскорбительную информацию и хуже справляться со сложными и неоднозначными запросами, поэтому ответы следует проверять. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции и вопросы на английском языке
  • создание черновиков и коротких текстов
  • прототипирование текстовых помощников на малоресурсном оборудовании

Ограничения

Модель может галлюцинировать и выдавать предвзятую, вредную или оскорбительную информацию; сложные и неоднозначные запросы могут быть ей не по силам. Ответы следует проверять.

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

🌟 Falcon-RW-1B-Instruct-OpenOrca

Falcon-RW-1B-Instruct-OpenOrca is a 1B parameter, causal decoder-only model based on Falcon-RW-1B and finetuned on the Open-Orca/SlimOrca dataset.

✨Check out our new conversational model Falcon-RW-1B-Chat!✨

📊 Evaluation Results

Falcon-RW-1B-Instruct-OpenOrca was the #1 ranking model (unfortunately not anymore) on Open LLM Leaderboard in ~1.5B parameters category! A detailed result can be found here.

Metricfalcon-rw-1b-instruct-openorcafalcon-rw-1b
ARC34.5635.07
HellaSwag60.9363.56
MMLU28.7725.28
TruthfulQA37.4235.96
Winogrande60.6962.04
GSM8K3.410.53
Average37.6337.07

🚀 Motivations

  1. To create a smaller, open-source, instruction-finetuned, ready-to-use model accessible for users with limited computational resources (lower-end consumer GPUs).
  2. To harness the strength of Falcon-RW-1B, a competitive model in its own right, and enhance its capabilities with instruction finetuning.

📖 How to Use

The model operates with a structured prompt format, incorporating <SYS>, <INST>, and <RESP> tags to demarcate different parts of the input. The system message and instruction are placed within these tags, with the <RESP> tag triggering the model's response.

📝 Example Code

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import transformers
import torch

model = 'ericzzz/falcon-rw-1b-instruct-openorca'

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
   'text-generation',
   model=model,
   tokenizer=tokenizer,
   torch_dtype=torch.bfloat16,
   device_map='auto',
)

system_message = 'You are a helpful assistant. Give short answers.'
instruction = 'What is AI? Give some examples.'
prompt = f'<SYS> {system_message} <INST> {instruction} <RESP> '

response = pipeline(
   prompt, 
   max_length=200,
   repetition_penalty=1.05
)

print(response[0]['generated_text'])
# AI, or Artificial Intelligence, refers to the ability of machines and software to perform tasks that require human intelligence, such as learning, reasoning, and problem-solving. It can be used in various fields like computer science, engineering, medicine, and more. Some common applications include image recognition, speech translation, and natural language processing.

⚠️ Limitations

This model may generate inaccurate or misleading information and is prone to hallucination, creating plausible but false narratives. It lacks the ability to discern factual content from fiction and may inadvertently produce biased, harmful or offensive content. Its understanding of complex, nuanced queries is limited. Users should be aware of this and verify any information obtained from the model.

The model is provided 'as is' without any warranties, and the creators are not liable for any damages arising from its use. Users are responsible for their interactions with the model.

📬 Contact

For further inquiries or feedback, please contact at eric.fu96@aol.com.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.37.63
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)34.56
HellaSwag (10-Shot)60.93
MMLU (5-Shot)28.77
TruthfulQA (0-shot)37.42
Winogrande (5-shot)60.69
GSM8k (5-shot)3.41

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
FalconForCausalLM
Ревизия весов
29cc70a

0 моделей