/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
28 сен 2023

em_german_mistral_v01

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Дообученная 7,1-миллиардная Mistral для немецкоязычных инструкций, диалогов и генерации текста.

51скачиваний за 30 дней18лайковвеса обновлены12 окт 2023

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

EM German Mistral v01 — дообученная модель семейства EM German, разработанная jphme на архитектуре Mistral. Она обучена на большом наборе инструкций на немецком языке и предназначена для понимания запросов, генерации текста и диалогового взаимодействия на немецком. Модель содержит 7,1 млрд параметров, использует архитектуру MistralForCausalLM и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель подходит для немецкоязычных диалоговых помощников, генерации текстов и ответов на вопросы, в том числе по RAG-шаблону. README указывает формат prompt Vicuna. Веса опубликованы в safetensors для Transformers; лицензия — Apache-2.0. Автор рекомендует обновлять библиотеки при проблемах с поддержкой архитектуры Mistral и отмечает, что результаты могут различаться между версиями и сценариями использования.

Сценарии применения

  • создание немецкоязычного чат-ассистента
  • ответы на вопросы на немецком языке
  • генерация немецких текстов по инструкциям
  • подготовка немецкоязычных ответов по RAG-контексту

Ограничения

Качество может различаться в зависимости от версии и сценария; автор советует пробовать другую или более крупную версию при неудовлетворительных результатах. Для некоторых библиотек может потребоваться обновление поддержки архитектуры Mistral.

Для каких профессий подходит10

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

EM Logo

Please note that the Mistral architecture is still recent and possibly not yet supported by all libraries. In case of any problems, please try updating your environment or using a different format/base model.

Table of Contents

  1. Introduction
  2. Links & Demos
  3. Prompt Format
  4. Example Output
  5. Acknowledgements
  6. Contact
  7. Disclaimer

Introduction

EM German is a Llama2/Mistral/LeoLM-based model family, finetuned on a large dataset of various instructions in German language. The models are optimized for German text, providing proficiency in understanding, generating, and interacting with German language content.

We offer versions based on 7b, 13b and 70b Llama-2, Mistral and LeoLM (Llama-2/Mistral with continued pretraining on German texts) models.

Please find all Informations, Example Outputs, the special RAG prompt format, output examples and eval results for the EM German Model family in our Github Repository. (Deutsche Version). You will also find instructions on how to run the models with a GUI (GPT4All/LM Studio).

Links & Demos

Model Links

Should you only try one model version, I strongly recommend the LeoLM Mistral model which offers by far the best combination of performance and computing requirements!

Base ModelHFGPTQGGUFAWQ
Llama2 7bLinkLinkLinkLink
Llama2 13bLinkLinkLinkLink
Llama2 70bLinkLinkLinkLink
Mistral 7bLinkLinkLinkLink
LeoLM 7bLinkLinkLinktbc
LeoLM 13bsoonsoonLinktbc
LeoLM MistralLinkLinkLinkLink

Notes about the different versions:

See also the comparison of example outputs for a comparison of (7b) model capabilities.

If you get unsatisfying results with one or another EM German version, please try a different (and/or larger) model or version for your usecase.

Demos:

You can use some of the models with free google Colab instances (e.g. the 7bn model in 8bit or the 13b model with GPTQ):

Prompt Format

This model follows the Vicuna format without linebreaks (but should work with linebreaks as well). The format is as follows:

Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: <instruction> ASSISTANT:

You can swap the standard system prompt for a better suited one (see below for RAG-tasks).

Example Output

Please find a selection of various example outputs for all 7b versions of EM German here.

Prompt:

Erkläre die Bedeutung von drei wesentlichen Elementen der Bilanzierung und des Accountings nach IFRS für Unternehmen, die auf internationaler Ebene tätig sind.

Antwort EM German Leo Mistral 7b:

Die International Financial Reporting Standards (IFRS) sind eine Reihe von internationalen Rechnungslegungsstandards, die von der International Accounting Standards Board (IASB) entwickelt wurden. Sie sollen dazu beitragen, dass Finanzberichte vergleichbar, zuverlässig und relevant sind.

1. Fair Value: Dieses Konzept ist ein zentraler Bestandteil der IFRS. Es besagt, dass Vermögenswerte und Schulden zum fairen Wert bilanziert werden sollten, was dem Preis entspricht, zu dem sie zwischen Marktteilnehmern gehandelt werden könnten. Dadurch wird sichergestellt, dass das Unternehmen eine genaue Darstellung seiner finanziellen Lage liefert.

2. Konsolidierung: Die IFRS verlangen von Unternehmen, ihre Finanzergebnisse auf konsolidierter Basis darzustellen. Das bedeutet, dass alle Tochtergesellschaften und verbundenen Unternehmen in die Bilanz des Mutterunternehmens aufgenommen werden. Dadurch wird ein klareres Bild von der finanziellen Situation des Konzerns geschaffen.

3. Vollständigkeitsprinzip: Die IFRS verlangen von Unternehmen, alle relevanten Informationen offenzulegen. Dies umfasst sowohl positive als auch negative Faktoren, wie zum Beispiel Gewinne und Verluste, Einnahmen und Ausgaben sowie Risiken und Unsicherheiten. Durch dieses Prinzip wird sichergestellt, dass Investoren, Kreditgeber und andere Stakeholder eine umfassende Einschätzung der finanziellen Lage des Unternehmens vornehmen können.

Prompt:

Ein Mensch atmet durchschnittlich 16 Mal pro Minute. Wie oft atmet er an einem Tag?

Antwort EM German Leo Mistral 7b:

 Zuerst berechnen wir, wie oft eine Person in einer Stunde atmet. Wir wissen, dass eine Stunde 60 Minuten hat, also:

Atemzüge pro Stunde = Atemfrequenz * Minuten pro Stunde
= 16 Atemzüge pro Minute * 60 Minuten
= 960 Atemzüge

Um herauszufinden, wie viele Atemzüge eine Person an einem Tag macht, müssen wir diese stündliche Rate mit der Anzahl der Stunden an einem Tag multiplizieren, also 24:

Atemzüge pro Tag = Atemzüge pro Stunde * Stunden pro Tag
= 960 Atemzüge * 24 Stunden
= 23.040 Atemzüge

Also macht ein durchschnittlicher Mensch etwa 23.040 Atemzüge an einem Tag.

(For more examples, please visit our Github Repository.)

Acknowledgements:

Many thanks to winglian/caseus for his great work on Axolotl which I used to train the EM mdoels. I am also grateful to Jon Durbin and his Airoboros models and code from which I borrowed many ideas and code snippets. Additionally many thanks to Björn Plüster and the LeoLM team for the outstanding pretraining work on LeoLM and last but not least many many thanks to TheBloke for the preparation of quantized versions in all formats under the sun. The 70b model was trained with support of the OVH Cloud Startup Program.

Contact

For detailed feedback & feature requests, please open an issue or get in contact with me via my website.

PS: We are also always interested in support for our startup ellamind, which will offer customized models for business applications in the future (we are currently still in stealth mode). If you use our models for business applications and have advanced needs for specialized capabilities, please get in touch.

Disclaimer:

I am not responsible for the actions of third parties who use this model or the outputs of the model. This model should only be used for research purposes. The original base model license applies and is distributed with the model files.

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
1cd12da

0 моделей