/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qwen2 · dense
Опубликована
4 апр 2024

Rain-7B-v0.1

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Экспериментальная чат-модель на 7,1 млрд параметров, дообученная на диалогах с пошаговыми рассуждениями для генерации ответов и решения задач по запросу «думай шаг за шагом».

67скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены7 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

Rain-7B-v0.1 — экспериментальная разговорная языковая модель, созданная дообучением Qwen1.5-7B-Chat на тысячах диалогов с пошаговыми рассуждениями. Она предназначена для генерации ответов в чате и лучше работает с запросами, предлагающими рассуждать шаг за шагом. В README приведён результат MMLU 58,1 против 55,8 у исходной Qwen1.5-7B-Chat.

Модель основана на плотной архитектуре Qwen2, содержит 7,1 млрд параметров и использует формат safetensors; контекст — до 32 768 токенов. Карточка указывает китайский и английский языки. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует уточнить в репозитории модели.

Сценарии применения

  • ответы в чате на китайском языке
  • ответы в чате на английском языке
  • пошаговое рассуждение по запросу пользователя
  • решение вопросов и задач, похожих на задания MMLU

Ограничения

Модель экспериментальная, а заявленное улучшение подтверждено только результатом MMLU в карточке. Условия лицензии «other» требуют уточнения в репозитории.

Для каких профессий подходит4

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

Rain-7B-v0.1 is an experimental model finetuned on Qwen1.5-7B-Chat with thousands of chain of thought conversations.

It work better for "think step by step" prompt.

Model nameMMLU
Qwen1.5-7B-Chat55.8
Rain-7B-v0.158.1
!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "raincandy-u/Rain-7B-v0.1"
messages = [{"role": "user", "content": "What is chain of thoughts?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
1282e45

0 моделей