/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
17 дек 2023

quantum-dpo-v0.1

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная модель Mistral на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогов с акцентом на более безопасные ответы.

60скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены17 дек 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

quantumaikr/quantum-dpo-v0.1 — языковая модель семейства Mistral, разработанная Quantum AI. Это плотная авторегрессионная модель на 7,1 млрд параметров для генерации текста и диалогового общения; заявленное окно контекста составляет 32 768 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Модель предназначена для исследовательского использования и доступна по лицензии CC BY-NC 4.0. По README, дообучение направлено на то, чтобы склонить базовую модель к более безопасным распределениям текста. Оно не устраняет все предубеждения и токсичность; ответы не следует считать достоверными фактами или заменой человеческому суждению.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание связного текста по запросу
  • исследование влияния дообучения на безопасность ответов

Ограничения

Дообучение не устраняет все предубеждения и токсичность. Ответы могут быть ошибочными и не заменяют человеческую оценку.

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

quantumaikr/quantum-dpo-v0.1

Usage

Start chatting with quantumaikr/quantum-dpo-v0.1 using the following code snippet:

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("quantumaikr/quantum-dpo-v0.1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("quantumaikr/quantum-dpo-v0.1", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")

system_prompt = "You are QuantumLM, an AI that follows instructions extremely well. Help as much as you can. Remember, be safe, and don't do anything illegal."

message = "Write me a poem please"
prompt = f"[INST] <<SYS>>\n{system_prompt}\n<</SYS>>\n\n{message}[/INST]"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
output = model.generate(**inputs, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.95, top_k=30, max_new_tokens=2048)

print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

QuantumLM should be used with this prompt format:

### System:
This is a system prompt, please behave and help the user.

### User:
Your prompt here

### Assistant
The output of QuantumLM

Use and Limitations

Intended Use

These models are intended for research only, in adherence with the CC BY-NC-4.0 license.

Limitations and bias

Although the aforementioned dataset helps to steer the base language models into "safer" distributions of text, not all biases and toxicity can be mitigated through fine-tuning. We ask that users be mindful of such potential issues that can arise in generated responses. Do not treat model outputs as substitutes for human judgment or as sources of truth. Please use it responsibly.

Contact us : hi@quantumai.kr

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
09cbfe6

0 моделей