/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,4 млрд
Размер весов
15,5 ГБ
Архитектура
internlm2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
7 мая 2024

internlm-chatbode-7b

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Чат-модель на базе InternLM2, дообученная для генерации ответов и ведения диалога на португальском языке.

64скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены23 окт 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

InternLM-ChatBode-7B — языковая чат-модель на базе InternLM2, адаптированная командой recogna-nlp для общения на португальском языке. Модель дообучена методом QLoRA на наборе UltraAlpaca и построена на архитектуре InternLM2ForCausalLM; содержит 7,4 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалогов и генерации ответов на португальском языке, в том числе для вопросов и учебных заданий. В README приведены результаты оценки на португалоязычном наборе Open Portuguese LLM Leaderboard. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • диалоговое общение на португальском языке
  • ответы на вопросы на португальском языке
  • генерация учебных ответов и решений на португальском языке

Ограничения

Карточка не сообщает лицензию; перед использованием проверьте условия распространения. Результаты приведены для отдельных португалоязычных тестов и не гарантируют качество на других задачах.

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

internlm-chatbode-7b

O InternLm-ChatBode é um modelo de linguagem ajustado para o idioma português, desenvolvido a partir do modelo InternLM2. Este modelo foi refinado através do processo de fine-tuning utilizando o dataset UltraAlpaca.

Características Principais

  • Modelo Base: internlm/internlm2-chat-7b
  • Dataset para Fine-tuning: UltraAlpaca
  • Treinamento: O treinamento foi realizado a partir do fine-tuning, usando QLoRA, do internlm2-chat-7b.

Exemplo de uso

A seguir um exemplo de código de como carregar e utilizar o modelo:

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("recogna-nlp/internlm-chatbode-7b", trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("recogna-nlp/internlm-chatbode-7b", torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True).cuda()
model = model.eval()
response, history = model.chat(tokenizer, "Olá", history=[])
print(response)
response, history = model.chat(tokenizer, "O que é o Teorema de Pitágoras? Me dê um exemplo", history=history)
print(response)

As respostas podem ser geradas via stream utilizando o método stream_chat:

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_path = "recogna-nlp/internlm-chatbode-7b"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True).cuda()
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)

model = model.eval()
length = 0
for response, history in model.stream_chat(tokenizer, "Olá", history=[]):
    print(response[length:], flush=True, end="")
    length = len(response)

Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here and on the 🚀 Open Portuguese LLM Leaderboard

MetricValue
Average69.54
ENEM Challenge (No Images)63.05
BLUEX (No Images)51.46
OAB Exams42.32
Assin2 RTE91.33
Assin2 STS80.69
FaQuAD NLI79.80
HateBR Binary87.99
PT Hate Speech Binary68.09
tweetSentBR61.11

Citação

Se você deseja utilizar o Chatbode em sua pesquisa, cite-o da seguinte maneira:

@misc {chatbode_2024,
	author       = { Gabriel Lino Garcia, Pedro Henrique Paiola and  and João Paulo Papa},
	title        = { Chatbode },
	year         = {2024},
	url          = { https://huggingface.co/recogna-nlp/internlm-chatbode-7b/ },
	doi          = { 10.57967/hf/3317 },
	publisher    = { Hugging Face }
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
InternLM2ForCausalLM
Ревизия весов
bdadc94

0 моделей