/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
30 окт 2023

JPNsensei-V2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

JPNsensei-V2 — англоязычная модель на базе Mistral для ответов на вопросы об изучении японского языка.

20скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 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

JPNsensei-V2 — модель генерации текста на базе japanese-stablelm-instruct-gamma-7b, предназначенная для ответов на английском языке на вопросы об изучении японского. Модель разработана kanxxyc и основана на архитектуре Mistral с плотной структурой и 7,1 млрд параметров; она принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет 32 768 токенов, форматы репозитория — PyTorch.

Модель подходит для ответов на вопросы по японскому языку в учебных сценариях. При использовании рекомендуется применять формат промпта, описанный в карточке, и Transformers версии 4.34.0 или новее. Для обучения использовались данные с сайта Stack Exchange Japanese. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • получение ответов на вопросы об изучении японского на английском языке
  • разъяснение вопросов по японскому языку на основе материалов Stack Exchange Japanese
  • создание учебного чат-помощника по японскому языку

Ограничения

Модель ориентирована на вопросы об изучении японского языка, сформулированные на английском; оценка качества в карточке не приведена. Для использования требуется Transformers версии 4.34.0 или новее и рекомендованный формат промпта.

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

JPNsensei-V2

Model Application

This is a QA model specifically tailored for answering questions about learning Japanese in English.

Model Description

It is built upon the japanese-stablelm-instruct-gamma-7b base model. To optimize the quality of responses, please adhere to the specified prompt format.

Uses

Ensure you are using Transformers 4.34.0 or newer.

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "kanxxyc/JPNsensei-V2", low_cpu_mem_usage=True,
    return_dict=True,torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map= {"": 0}
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kanxxyc/JPNsensei-V2")
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)

text_generation_pipeline = transformers.pipeline(
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    task="text-generation",
    pad_token_id=tokenizer.eos_token_id, 
    temperature=0.2,
    do_sample=True,
    repetition_penalty=1.1,
    max_new_tokens=1024,

)

mistral_llm = HuggingFacePipeline(pipeline=text_generation_pipeline)
prompt_template = """
### Instruction: Given a title and a question, your task is to generate an appropriate answer based on the context provided, using simple English to explain any Japanese language-related queries.

### title:
{title}

### question:
{question}

### answer:
"""
prompt = PromptTemplate(
    input_variables=["title", "question"],
    template=prompt_template,
)


llm_chain = LLMChain(llm=mistral_llm, prompt=prompt)


Training Data

Data from Stack Exchange Japanese site (https://japanese.stackexchange.com/)

Evaluation

To be updated.

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
b810f5e

0 моделей