/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,2 млрд
Размер весов
15 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
30 апр 2024

Hebrew-Mistral-7B-Instruct-v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная 7,2-миллиардная модель Mistral для генерации текста по инструкциям на иврите и английском языке.

26скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены5 мая 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

ronmasas/Hebrew-Mistral-7B-Instruct-v0.1 — экспериментальная модель ronmasas для генерации текста по инструкциям на иврите, созданная на базе Hebrew-Mistral-7B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,2 млрд параметров; заявленная длина контекста — 32 768 токенов. Метаданные указывают поддержку иврита и английского языка, а файлы весов представлены в формате safetensors.

Модель предназначена для диалоговых запросов и выполнения инструкций на иврите. Автор отмечает, что модель часто галлюцинирует, поэтому ответы стоит перепроверять и при необходимости генерировать несколько вариантов. У модели нет встроенных механизмов модерации. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы иврите
  • выполнение текстовых инструкций на иврите
  • черновики и текстовые продолжения на иврите
  • генерация нескольких вариантов ответа на запрос
  • диалоговые ответы на английском языке

Ограничения

Автор сообщает о частых галлюцинациях и рекомендует получать несколько вариантов ответа. Встроенных механизмов модерации нет.

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

This is my attempt at instruction tuning for Hebrew-Mistral-7B.

The model hallucinates a lot. Please generate 4-5 times for each prompt to find the best generation.

Also, note that this model does not have any moderation mechanisms.

Usage

Install dependencies

pip install -q -U transformers
pip install accelerate
pip install -q sentencepiece
pip install protobuf
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, StoppingCriteria, TextStreamer

model_id = "ronmasas/Hebrew-Mistral-7B-Instruct-v0.1"

# Load model and tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, device_map="cuda:0")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

model = model.half()

# Define special tokens
END_TOKEN = 64003 # -> [END]
B_INST, E_INST = "[INST]", "[/INST]"
SYSTEM_PROMPT = "A conversation between a human and an AI assistant."

class EosListStoppingCriteria(StoppingCriteria):
    def __init__(self, eos_sequence = [END_TOKEN]):
        self.eos_sequence = eos_sequence
    def __call__(self, input_ids: torch.LongTensor, scores: torch.FloatTensor, **kwargs) -> bool:
        last_ids = input_ids[:,-len(self.eos_sequence):].tolist()
        return self.eos_sequence in last_ids

def stream(user_prompt):
    prompt = f"{SYSTEM_PROMPT} {B_INST} {user_prompt.strip()} {E_INST}\n"
    inputs = tokenizer([prompt], return_tensors="pt").to("cuda:0")
    streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
    _ = model.generate(**inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=256, temperature=0.7, do_sample=True, stopping_criteria = [EosListStoppingCriteria()])

stream("כתוב מכתב תודה ל-ים פלג על כך שאימן ושיחרר את המודל Hebrew Mistral 7B.")
"""
הי ים,

אני רוצה להודות לך מקרב לב על העבודה הקשה שהשקעת בדגם Hebrew Mistral 7B. המודל שלך הוא יצירת מופת של למידת מכונה ואני אסיר תודה על הזמן והכישרון שהושקעו בפיתוחו. היכולת להתאמן על שפה באמצעות פלטפורמה כה מתקדמת ומושכת הייתה משב רוח מרענן ומועיל ביותר עבור הקהילה כולה. תודה על כל העבודה הקשה והחזון שהושקעה בפרויקט זה, הוא באמת מאיר עיניים ומשפיע.

שוב תודה מקרב לב,
[שמך]
"""
stream("מה זה ארנונה?")
"""
ארנונה, הידועה גם בשם מס ארנונה, היא מס שנגבה על ידי רשות מקומית (עיר, מחוז או אזור) עבור שירותים מונציפליים שהיא מספקת, כגון חינוך, בריאות ושירותים. זה יכול לכלול מיסים על הכנסה, רכוש ושירותים (כגון מים).
"""

stream("כתוב שלוש כותרות לבלוג על חשיבות איסוף צואה של בעלי חיים.")
"""
1. שמירת תזונה מאוזנת של חיות מחמד באמצעות איסוף צואה
2. השפעות בריאותיות ארוכות טווח של סירוב איסוף צואה של חיות מחמד
3. כיצד איסוף צואה של חיות מחמד עוזר לשמר היגיינה ובריאות בעלי חיים גלובלית. 
"""

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
88de6fc

0 моделей