/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Vistral-7B-Chat
Библиотека
transformers
Опубликована
11 мар 2024

Vistral-7B-Chat-function-calling

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на Vistral-7B-Chat модель Mistral для диалогов с вызовом функций.

35скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены6 апр 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

Vistral-7B-Chat-function-calling — языковая модель, разработанная hiieu и дообученная на Viet-Mistral/Vistral-7B-Chat для вызова функций. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она предназначена для диалоговых сценариев, где модель должна формировать вызовы функций в ответ на запрос пользователя.

Модель принимает текст и генерирует текст. В метаданных указаны английский и вьетнамский языки; исходная чат-модель ориентирована на вьетнамский язык. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0. README сообщает о дообучении с Unsloth и TRL, но не описывает поддерживаемую схему вызова функций, набор функций или результаты оценки качества.

Сценарии применения

  • Формирование вызовов функций по текстовому запросу пользователя
  • Создание диалогового помощника с передачей запросов инструментам
  • Генерация ответов в чат-системе с поддержкой функций

Ограничения

README не раскрывает формат вызовов функций, доступные инструменты и результаты оценки; совместимость с конкретным интерфейсом вызова инструментов следует проверять отдельно.

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

Model Description

This model was fine-tuned on Vistral-7B-chat for function calling.

Usage

You can find GGUF model here: https://huggingface.co/hiieu/Vistral-7B-Chat-function-calling-gguf

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('hiieu/Vistral-7B-Chat-function-calling')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    'hiieu/Vistral-7B-Chat-function-calling',
    torch_dtype=torch.bfloat16, # change to torch.float16 if you're using V100
    device_map="auto",
    use_cache=True,
)

functions_metadata = [
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_temperature",
        "description": "get temperature of a city",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "city": {
              "type": "string",
              "description": "name"
            }
          },
          "required": [
            "city"
          ]
        }
      }
    }
]

conversation = [
    {"role": "system", "content": f"""Bạn là một trợ lý hữu ích có quyền truy cập vào các chức năng sau. Sử dụng chúng nếu cần -\n{str(functions_metadata)} Để sử dụng các chức năng này, hãy phản hồi với:\n<functioncall> {{\\"name\\": \\"function_name\\", \\"arguments\\": {{\\"arg_1\\": \\"value_1\\", \\"arg_1\\": \\"value_1\\", ...}} }} </functioncall>\n\nTrường hợp đặc biệt bạn phải xử lý:\n - Nếu không có chức năng nào khớp với yêu cầu của người dùng, bạn sẽ phản hồi một cách lịch sự rằng bạn không thể giúp được.""" },
    {"role": "user", "content": "Thời tiết ở Hà Nội đang là bao nhiêu độ"},
    {"role": "assistant", "content": """<functioncall> {"name": "get_temperature", "arguments": '{"city": "Hà Nội"}'} </functioncall>"""},
    {"role": "user", "content": """<function_response> {"temperature" : "20 C"} </function_response>"""},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(conversation, return_tensors="pt").to(model.device)

out_ids = model.generate(
    input_ids=input_ids,
    max_new_tokens=768,
    do_sample=True,
    top_p=0.95,
    top_k=40,
    temperature=0.1,
    repetition_penalty=1.05,
)
assistant = tokenizer.batch_decode(out_ids[:, input_ids.size(1): ], skip_special_tokens=True)[0].strip()
print("Assistant: ", assistant) 
# >> Assistant:  Thời tiết ở Hà Nội hiện tại là khoảng 20 độ C.

Uploaded model

  • Developed by: hiieu
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : Viet-Mistral/Vistral-7B-Chat

This mistral model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
ae136f6

0 моделей