/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
18 сен 2023

context-aware-splitter-7b

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Модель на базе Llama разбивает датский текст на смысловые фрагменты заданного размера для подготовки данных к RAG.

23скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены19 сен 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

Context Aware Splitter — модель на базе архитектуры Llama, предназначенная для контекстно-зависимого разбиения текста на фрагменты для систем Retrieval-Augmented Generation (RAG). Она учитывает смысл и контекст исходного текста, чтобы формировать части, которые можно читать независимо; целевой размер фрагментов задаётся количеством слов. В ответе модель также возвращает тему текста. README сообщает об обучении на 12,3 тыс. датских текстов объёмом 13,4 млн токенов; метаданные указывают 6,6 млрд параметров и контекстное окно 8192 токена.

Модель принимает текст и генерирует текстовый ответ в формате, совместимом с инструкцией Alpaca. Она предназначена для подготовки текстовых корпусов к индексации и поиску с дополнением контекста. Указана лицензия Apache-2.0. Карточка README называет модель версией 1B, что расходится с размером 6,6B в метаданных; фактический размер требует проверки. Обучение описано для датских текстов, поэтому качество для других языков не подтверждено.

Сценарии применения

  • разбиение датских документов на фрагменты для индекса RAG
  • сегментация текста с учётом контекста и границ тем
  • подготовка независимых текстовых блоков для векторного поиска

Ограничения

README заявляет размер 1B, тогда как метаданные указывают 6,6B параметров. Обучение описано для датских текстов; качество на других языках не подтверждено.

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

Context Aware Splitter

1b model available here.

CAS is a text splitter for Retrieval Augmented Generation. It's trained on 12.3k danish texts with a token count of 13.4m.

What does it do?

CAS takes a text (str), reads and understands the contexts and then provides the best splits based on a defined word count.

It returns a dict with the keys:

  • splits: list[str]
  • topic: str

Code example

from transformers import AutoTokenizer, TextStreamer, AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mhenrichsen/context-aware-splitter-7b")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mhenrichsen/context-aware-splitter-7b")
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_special_tokens=True)

WORD_SPLIT_COUNT = 50

prompt_template = """### Instruction:
Din opgave er at segmentere en given tekst i separate dele, så hver del giver mening og kan læses uafhængigt af de andre. Hvis det giver mening, må der kan være et overlap mellem delene. Hver del skal ideelt indeholde {word_count} ord.

### Input:
{text}

### Response:
"""

artikel = """Kina er stærkt utilfreds med, at Tysklands udenrigsminister, Annalena Baerbock, har omtalt den kinesiske præsident Xi Jinping som en diktator.

- Bemærkningerne fra Tyskland er ekstremt absurde, krænker Kinas politiske værdighed alvorligt og er en åben politisk provokation, udtalte talsperson fra det kinesiske udenrigsministerium Mao Ning i går ifølge CNN.

Bemærkningen fra udenrigsminister Annalena Baerbock faldt i et interview om krigen i Ukraine med Fox News i sidste uge.

- Hvis Putin skulle vinde denne krig, hvilket signal ville det så sende til andre diktatorer i verden, som Xi, som den kinesiske præsident?, sagde hun.

Tysklands ambassadør i Kina, Patricia Flor, har som konsekvens af udtalelsen været til en kammeratlig samtale, oplyser det tyske udenrigsministerium til CNN."""

tokens = tokenizer(
    prompt_template.format(text=artikel, word_count=WORD_SPLIT_COUNT), 
    return_tensors='pt'
)['input_ids']

# Generate output
generation_output = model.generate(
    tokens,
    streamer=streamer,
    max_length = 8194,
    eos_token_id = 29913
)

Example:

### Instruction:
Din opgave er at segmentere en given tekst i separate dele, så hver del giver mening og kan læses uafhængigt af de andre. Hvis det giver mening, må der kan være et overlap mellem delene. Hver del skal ideelt indeholde 50 ord.

### Input:
Munkebjerg er et overvejende middelklassekvarter beliggende i det centrale Odense Munkebjerg grænser op til Hunderup i vest, hvor det afgrænses af Hjallesevej, og byens centrum i nord. Kvarteret har status som et familievenligt boligkvarter med både lejligheder (i området omkring H.C Andersensgade) og parcelhuse som på og omkring Munkebjergvej og Munkebjergskolen. Socialdemokratiet står traditionelt set stærkt i området, som det også ses på resultaterne af stemmer afgivet ved valgstedet Munkebjergskolen fra folketingsvalget i 2011, hvor partiet fik 24,8% af stemmerne. Dog vinder partiet Venstre samt Det Radikale Venstre også bred opbakning i kvarteret med henholdsvis 20,7 og 12,6% af stemmerne ligeledes fra valget i 2011. De fleste af kvarterets børn går på den lokale Munkebjergskolen, mens enkelte går på Odense Friskole og/eller Giersings Realskole. Munkebjergkvarteret er desuden hjemsted for fodboldklubben OKS. Munkebjergkvarteret kaldes i dagligtale for "Munken".

### Response:

This returns the following dictionary:

{'splits': ['Munkebjerg er et overvejende middelklassekvarter beliggende i det centrale Odense. Munkebjerg grænser op til Hunderup i vest, hvor det afgrænses af Hjallesevej, og byens centrum i nord. Kvarteret har status som et familievenligt boligkvarter med både lejligheder (i området omkring H.C Andersensgade) og parcelhuse som på og omkring Munkebjergvej og Munkebjergskolen.', 'Socialdemokratiet står traditionelt set stærkt i området, som det også ses på resultaterne af stemmer afgivet ved valgstedet Munkebjergskolen fra folketingsvalget i 2011, hvor partiet fik 24,8% af stemmerne. Dog vinder partiet Venstre samt Det Radikale Venstre også bred opbakning i kvarteret med henholdsvis 20,7 og 12,6% af stemmerne ligeledes fra valget i 2011.', "De fleste af kvarterets børn går på den lokale Munkebjergskolen, mens enkelte går på Odense Friskole og/eller Giersings Realskole. Munkebjergkvarteret er desuden hjemsted for fodboldklubben OKS. Munkebjergkvarteret kaldes i dagligtale for 'Munken'."], 'topic': 'Beskrivelse af Munkebjergkvarteret i Odense.'}

Prompt format

The model follows alpaca format.

### Instruction:
Din opgave er at segmentere en given tekst i separate dele, så hver del giver mening og kan læses uafhængigt af de andre. Hvis det giver mening, må der kan være et overlap mellem delene. Hver del skal ideelt indeholde {WORD_COUNT} ord.

### Input:
{TEXT}

### Response:

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
92395d9

0 моделей