/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 000 токенов
Параметры
12,1 млрд
Размер весов
24,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
23 июл 2024

Yamase-12B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Yamase-12B — японская диалоговая языковая модель на базе Mistral-Nemo-Instruct для ответов на вопросы, выполнения инструкций и генерации текста.

23скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены4 авг 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

Yamase-12B — авторская модель Rakuto Suda, дообученная на базе Mistral-Nemo-Instruct примерно на 110 тысячах примеров для улучшения работы с японским языком. Это плотная причинная языковая модель семейства Mistral с 12,1 млрд параметров, предназначенная для диалогов и генерации текста; карточка указывает поддержку контекста до 1 024 000 токенов. README показывает формат общения в стиле [INST]…[/INST].

Модель подходит для ответов на вопросы и инструкций на японском языке, а также для суммирования и диалоговых сценариев, отражённых в обучающих наборах. В метаданных указаны датасеты японских диалогов, инструкций, Википедии и длинных текстов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0. README отмечает, что для работы Transformers на момент публикации требовалась установка версии из GitHub.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на японском языке
  • диалоговый помощник на японском языке
  • выполнение текстовых инструкций на японском языке
  • суммирование японских текстов
  • обработка длинных японских документов

Ограничения

Для использования через Transformers README указывает на необходимость установки версии библиотеки из GitHub. Заявленная длина контекста велика, но README не приводит оценок качества или условий, при которых она достигается.

Для каких профессий подходит6

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

Yamase-12B

Description

Yamase-12Bは、Mistral-Nemo-Instructに対して日本語能力の向上を目的として約11万件のデータでFine-tuningを行ったモデルです。

Usage

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

text = "旅行に行くと高層ビルがたくさん建っていました。これからどのようなことが推測できますか?"
model_name = "sudy-super/Yamase-12B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16,)
if torch.cuda.is_available():
    model = model.to("cuda")
model.eval()
messages = [
    {"role": "user", "content": text},
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True,
)
with torch.no_grad():
    token_ids = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
    output_ids = model.generate(
        token_ids.to(model.device),
        max_new_tokens=1024,
        do_sample=True,
        temperature=0.3,
        top_p=0.95,
        top_k=50,
        repetition_penalty=1.1,
        pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
        eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    )
output = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1) :], skip_special_tokens=False)
print(output)
"""
高層ビルがたくさん建っている場所は、都市化が進んでいる可能性が高いです。都市化が進むと、人口が増加し、土地が限られてくるため、建物を高くする必要性が生じます。また、高層ビルがたくさん建っている場所は、経済が発展している可能性があります。高層ビルの建設には莫大な資金がかかりますから、経済が発展している地域であれば、その資金を調達しやすいでしょう。
"""

Chat Template

<s>[INST]明日の東京の天気は何ですか?[/INST]晴れです。</s>[INST]大阪はどうですか?[/INST]雨です。</s>

Transformers

[!IMPORTANT] NOTE: transformersの新しいバージョンがリリースされるまではgithubからインストールする必要があります。

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

Hyperparameter

num_train_epochs: 5
per_device_train_batch_size: 2
per_device_eval_batch_size: 2
gradient_accumulation_steps: 128
learning_rate: 2e-5
lr_scheduler_kwargs: {"min_lr": 2e-6}
lr_scheduler_type: "cosine_with_min_lr"
warmup_ratio: 0.1
dataloader_pin_memory: True
gradient_checkpointing: True
bf16: True
optim: "adamw_torch_fused"
weight_decay: 0.0
max_grad_norm: 1.0
adam_beta2: 0.99
label_smoothing_factor: 0.0
seed: 42

Author

Rakuto Suda

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
087de0b

0 моделей