/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
7,2 млрд
Размер весов
14,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Swallow-MS-7b-v0.1
Опубликована
1 апр 2024

Swallow-MS-7b-v0.1-qlora-oasst1-jmultiwoz-dolly-amenokaku

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная японская модель Mistral с 7,2 млрд параметров для диалогов, ответов на вопросы и выполнения инструкций.

24скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены1 апр 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

taoki дообучил модель Swallow-MS-7b-v0.1 для генерации ответов в формате диалога. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral с 7,2 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов. Дообучение выполнено с использованием Unsloth и TRL на японских версиях наборов Dolly и OASST1, диалоговом наборе jMultiWOZ и инструкциях по программированию Amenokaku.

Модель предназначена для ответов на вопросы и выполнения инструкций на японском языке, включая диалоговые сценарии и задачи с кодом. В карточке приведён пример ответа на японский запрос. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на японском языке
  • ведение диалога на японском языке
  • выполнение текстовых инструкций
  • генерация программного кода по запросу
  • создание ответов в формате instruction-following

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. Качество ответов и точность приведённых в них фактов не гарантируются.

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

Uploaded model

  • Developed by: taoki
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1

Usage

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    "taoki/Swallow-MS-7b-v0.1-qlora-oasst1-jmultiwoz-dolly-amenokaku"
)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "taoki/Swallow-MS-7b-v0.1-qlora-oasst1-jmultiwoz-dolly-amenokaku"
)

if torch.cuda.is_available():
    model = model.to("cuda")

prompt="[INST] 今日は4/1なのですが、周りの皆さんが突拍子もないことを言っていて困惑しています。一体何が起こっているのでしょうか? [/INST]\n"

input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
    **input_ids,
    max_new_tokens=512,
    do_sample=True,
    top_p=0.95,
    temperature=0.1,
    repetition_penalty=1.1,
)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

Output

<s> [INST] 今日は4/1なのですが、周りの皆さんが突拍子もないことを言っていて困惑しています。一体何が起こっているのでしょうか? [/INST]
4月1日はエイプリルフールで、人々は冗談やいたずらを言って楽しむ日とされています。この習慣は、1564年にフランスのシャルル9世が4月1日に結婚したことから始まったと言われている。

しかし、あなたが困惑しているのなら、それはおそらく、あなたが冗談やいたずらを言っている人たちが、あなたがそのようなものだと思っていないことを言っているからだと思います。これは、彼らがあなたを驚かせたり、笑わせたりするために嘘をついている可能性があることを意味します。

もし誰かがあなたを困惑させたり、不快にさせたりするようなことを言った場合は、気にせず無視してください。また、自分自身や他人を傷つけるような嘘をつくことは避けましょう。</s>

This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

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
86089b8

0 моделей