/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Mistral-Nemo-Instruct-2407
Библиотека
transformers
Опубликована
1 фев 2025

Geneva-12B-GCv2-1m

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Диалоговая модель на 12,1 млрд параметров, дообученная на многоходовых беседах GammaCorpus для генерации текста, ответов на инструкции и общения.

37скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены2 фев 2025

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

Geneva 12B GammaCorpus v2-1m — диалоговая языковая модель rubenroy, дообученная на Mistral-Nemo-Instruct-2407 с использованием корпуса структурированных и отфильтрованных многоходовых диалогов GammaCorpus v2-1m. Она предназначена для генерации текста, ведения беседы и выполнения инструкций; интерфейс модели также поддерживает вызов инструментов.

Модель построена на плотной архитектуре Mistral, содержит 12,1 млрд параметров и использует 40 слоёв, группированные запросы внимания (GQA) и вращательные позиционные эмбеддинги. Заявленная длина контекста — 1 024 000 токенов. В метаданных перечислена поддержка английского, французского, немецкого, испанского, итальянского, португальского, русского, китайского и японского языков. Модель работает с текстом и доступна в формате safetensors через Transformers.

Лицензия — Apache-2.0. README предупреждает о возможности предвзятых ответов; фактическое качество на конкретных задачах следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • ведение многоходового диалога с пользователем
  • генерация ответов на инструкции
  • составление и продолжение текстов
  • создание разговорного помощника с вызовом инструментов

Ограничения

Модель может генерировать предвзятые ответы. README не приводит сравнительных результатов, подтверждающих заявленное превосходство над моделями сходного размера.

Для каких профессий подходит10

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

Geneva Banner

Geneva 12B GammaCorpus v2-1m

A Mistral NeMo model fine-tuned on the GammaCorpus dataset

Overview

Geneva 12B GammaCorpus v2-1m is a fine-tune of Mistral's Mistral Nemo Instruct 2407 model. Geneva is designed to outperform other models that have a similar size while also showcasing GammaCorpus v2-1m.

Model Details

  • Base Model: mistralai/Mistral-Nemo-Instruct-2407
  • Parameters: 12B
  • Layers: 40
  • Dim: 5,120
  • Head dim: 128
  • Hidden dim: 14,336
  • Activation Function: SwiGLU
  • Number of heads: 32
  • Number of kv-heads: 8 (GQA)
  • Vocabulary size: 2**17 ~= 128k
  • Rotary embeddings (theta = 1M)

Training Details

Geneva-12B-GCv2-1m underwent fine-tuning with 1 A100 GPU for ~40 minutes and trained with the Unsloth framework. Geneva-12B-GCv2-1m was trained for 60 Epochs.

Usage

Requirements

Please use the following Transformers version here:

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

Quickstart

If you want to use Hugging Face transformers to generate text, you can do something like this:

from transformers import pipeline

prompt = "How tall is the Eiffel tower?"

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant named Geneva, built on the Mistral NeMo model developed by Mistral AI, and fine-tuned by Ruben Roy."},
    {"role": "user", "content": prompt},
]

infer = pipeline("text-generation", model="rubenroy/Geneva-12B-GCv2-1m", max_new_tokens=128)

infer(messages)

About GammaCorpus

This model, and all Geneva models, are trained with GammaCorpus. GammaCorpus is a dataset on HuggingFace that is filled with structured and filtered multi-turn conversations. GammaCorpus has 4 version with different sizes in each. These are the following versions and sizes:

GammaCorpus v1

  • 10k UNFILTERED
  • 50k UNFILTERED
  • 70k UNFILTERED

Here is a link to the GCv1 dataset collection: https://huggingface.co/collections/rubenroy/gammacorpus-v1-67935e4e52a04215f15a7a60

GammaCorpus v2

  • 10k
  • 50k
  • 100k
  • 500k
  • 1m <-- This is the version of GammaCorpus v2 that the Geneva model you are using was trained on.
  • 5m

Here is a link to the GCv2 dataset collection: https://huggingface.co/collections/rubenroy/gammacorpus-v2-67935e895e1259c404a579df

GammaCorpus CoT

  • Math 170k

Here is a link to the GC-CoT dataset collection: https://huggingface.co/collections/rubenroy/gammacorpus-cot-6795bbc950b62b1ced41d14f

GammaCorpus QA

  • Fact 450k

Here is a link to the GC-QA dataset collection: https://huggingface.co/collections/rubenroy/gammacorpus-qa-679857017bb3855234c1d8c7

The link to the full GammaCorpus dataset collection can be found here.

Known Limitations:

  • Bias: We have tried our best to mitigate as much bias we can, but please be aware of the possibility that the model might generate some biased answers.

Licence:

The model is released under the Apache 2.0 License. Please refer to the license for usage rights and restrictions.

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
10dc30b

0 моделей