/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
27 мая 2024

Kichtral-7B-v0.3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на французских рэп-текстах модель Mistral для генерации куплетов и исследования французского сленга.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 июл 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

Kichtral-7B-v0.3 — языковая модель на архитектуре Mistral, дообученная RapMinerz на французских рэп-текстах. Модель содержит 7,1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст, а её контекстное окно составляет 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации французских рэп-куплетов и исследования французского сленга и текстов песен. Обучающий набор включает 36 млн токенов очищенных французских куплетов из песен с не менее чем 10 тыс. прослушиваний на Spotify; применялось дообучение LoRA ранга 64 в течение одной эпохи.

Создатели отмечают, что модель не всегда хорошо выдерживает рифмы, и для их получения может потребоваться задавать тему и рифмовочную схему в запросе. README указывает академическое и исследовательское назначение и некоммерческое использование. Лицензия в доступных сведениях не приведена.

Сценарии применения

  • генерация французских рэп-куплетов
  • продолжение французского рэп-текста
  • создание текстов песен на французском языке
  • эксперименты с французским сленгом
  • исследование языковых особенностей французского рэпа

Ограничения

Модель не всегда точно выдерживает рифмы; для управления рифмой и темой может потребоваться уточнять запрос. README указывает на некоммерческое использование.

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

Kichtral-7B-v0.3: a Mistral-7B Casual LM for French Rap Lyrics

Overview

Kichtral-7B-v0.3 is a Casual Language Model fine-tuned from the Mistral 7B model on french rap lyrics. The training dataset consists of cleaned French verses, with no repetitions, from songs that have at least 10k streams on Spotify. This dataset contains a total of 36M tokens.

This model aims to understand and generate french rap lyrics, making it a valuable tool for research in french slang and music lyrics generation.

Model Details

Kichtral-7B-v0.3 is based on the Mistral 7B v0.3 architecture and has been fine-tuned with the following hyperparameters:

ParameterValue
Epochs1
LoRA Rank64
LoRA Alpha128
LoRA Dropout0.1
Learning Rate1e-4
Learning SchedulerCosine

Versions

The model was trained using AWS SageMaker on a single ml.g5.2xlarge instance during 15 hours with the following software versions:

RequirementVersion
Transformers4.28
PyTorch2.0
Python3.10

Installation

Install the required Python libraries:

pip install transformers

Loading the Model

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# Load the tokenizer and model
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rapminerz/Kichtral-7B-v0.3")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("rapminerz/Kichtral-7B-v0.3")

Using the Model

def generate_lyrics(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(
        inputs["input_ids"], 
        max_length=300, 
        num_return_sequences=1,
        top_k=10,
        top_p=0.95,
        temperature=1.0,
        repetition_penalty=1.2
    )
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

generate_lyrics("Okay ça fait")
"""
Okay ça fait un moment que tu m'appelles
Sans t'écouter, j'ai dû me tailler
Jusqu'à présent, je sais pas qui t'es mais je peux pas t'oublier
Tu m'as laissé des images dans l'crâne
Quand je repense à ce soir-là
"""

generate_lyrics("Je viens de là où")
"""
Je viens de là où ça tire
Je fais la loi je suis pas le roi
Et je sais que tu penses à moi quand t'as besoin d'aide
Quand y a trop d'ennemis autour de toi qui se mêlent
"""

Purpose and Disclaimer

This model is designed for academic and research purposes only. It is not intended for commercial use. The creators of this model do not endorse or promote any specific views or opinions that may be represented in the dataset.

Please mention @RapMinerz if you use our models

Improvements

This model doesn't totally capture rhymes, another method should be needed to prompt for example rhymes and topics

Contact

For any questions or issues, please contact the repository owner, RapMinerz, at rapminerz.contact@gmail.com.

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
e5aa181

0 моделей