/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
22 млрд
Размер весов
44,3 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
solar · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
9 сен 2024

solar-pro-preview-instruct

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Англоязычная диалоговая модель Upstage на 22 млрд параметров для генерации текста, ответов на вопросы и выполнения инструкций.

6 253скачиваний за 30 дней466лайковвеса обновлены20 сен 2024

Бенчмарки

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

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,8416

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5273

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2205

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,6817

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3708

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4417

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицадругая ревизия

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Solar Pro Preview — языковая модель с 22 млрд параметров, разработанная Upstage. Это предварительная версия Solar Pro: модель создана методом масштабирования по глубине на основе Phi-3-medium (14B) и дообучена для следования инструкциям и ведения диалога. Она использует плотную архитектуру Solar и предназначена для генерации текста; заявленная цель — запуск на одном GPU с 80 ГБ видеопамяти.

Модель подходит для ответов на вопросы, диалога и выполнения инструкций на английском языке. В карточке указано окно контекста 4096 токенов. По заявлению разработчика, Solar Pro Preview показывает сильные результаты для своего размера, в частности на MMLU-Pro и IFEval; приведённые оценки могут зависеть от аппаратуры и настроек запуска.

Это предварительная версия с ограниченным охватом языков: README указывает поддержку английского и отсутствие поддержки системных промптов. Для лицензии MIT условия использования разрешают применение и распространение в рамках лицензии.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на английском языке
  • диалоговый помощник на английском языке
  • выполнение текстовых инструкций
  • генерация и продолжение текста
  • оценка знаний и следования инструкциям

Ограничения

Это предварительная версия с контекстом до 4096 токенов и ограниченной языковой поддержкой; README указывает, что системные промпты пока не поддерживаются. Качество ответов и воспроизводимость оценок могут зависеть от настроек и аппаратной среды.

Для каких профессий подходит9

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

Solar Pro Preview: The most intelligent LLM on a single GPU

Summary

We introduce Solar Pro Preview, an advanced large language model (LLM) with 22 billion parameters designed to fit into a single GPU. Solar Pro Preview shows superior performance compared to LLMs with less than 30 billion parameters and delivers performance comparable to models over three times its size, such as Llama 3.1 with 70 billion parameters.

Solar Pro Preview is developed using an enhanced version of our previous depth up-scaling method, which scales a Phi-3-medium model with 14 billion parameters to 22 billion parameters, intended to run on a GPU with 80GB of VRAM. Our carefully curated training strategy and dataset have significantly enhanced performance from Phi-3-medium, particularly on the MMLU-Pro and IFEval benchmarks, both respected for evaluating a model’s knowledge and instruction-following abilities.

Solar Pro Preview is a pre-release version of the official Solar Pro, with limitations on language coverage and a maximum context length of 4K. However, we believe Solar Pro Preview not only stands out as a highly efficient and capable model, but has the potential to be further extended to cover more languages and capabilities. The official version of Solar Pro will be released this November 2024 with expanded language support beyond English and longer context windows. To stay informed about the latest updates, please sign up for our mailing list. If you have any feedback or questions about the model, please visit our model discussion board and connect with us directly.

Usage

Solar Pro Preview is an instruction-tuned language model. This model is specifically designed to follow instructions and engage in conversational tasks.

Chat Template

As an instruction-tuned model, Solar Pro Preview uses the ChatML template for optimal performance in conversational and instruction-following tasks. This approach aligns with the model's training data and is likely to yield more accurate and relevant responses. For instance, a question formatted in the ChatML template looks like the following, where the model generates the answer after <|im_start|>assistant. Note that system prompts are not currently supported in Solar Pro Preview. This feature will be available in the official release.

<|im_start|>user
Please, introduce yourself.<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Text Generation

Below is an example inference code that details loading the model, applying the chat template, and generating the model answer.

# Install requirements
# !pip install transformers==4.44.2 torch==2.3.1 flash_attn==2.5.8 accelerate==0.31.0

# Load model
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("upstage/solar-pro-preview-instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "upstage/solar-pro-preview-instruct",
    device_map="cuda",  
    torch_dtype="auto",  
    trust_remote_code=True,
)
# Apply chat template
messages = [
    {"role": "user", "content": "Please, introduce yourself."},
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt", add_generation_prompt=True).to(model.device)
# Generate text
outputs = model.generate(prompt, max_new_tokens=512)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

Solar Pro Preview is also available as an API in Upstage Console and we provide other easy-to-use methods as well. If you'd like to explore these options, please visit our blog page.

Evaluation

Solar Pro Preview is evaluated over a variety of benchmarks.

Solar-pro-previewPhi-3-medium-4K-instructPhi-3.5-MoE-instructGemma 2 27B ITLlama-3.1-8B-instructLlama-3.1-70B-instruct
Release Date2024.09.082024.05.022024.08.202024.06.252024.06.182024.06.16
Model size22B14B41.9B (6.6B)27B8B70B
LicenseMITMITMITgemmallama3.1llama3.1
MMLU79.1478.0278.6676.1368.2582.09
MMLU Pro52.1147.5146.9945.6837.8853.01
IFEval84.3764.3769.1575.3677.4084.13
ARC-C68.8666.5568.3474.0660.2470.39
GPQA36.3835.7834.3836.3835.2641.06
HellaSwag86.3685.6885.9786.0280.0886.42
EQBench77.9176.7877.2280.3265.8082.52
BigBench Hard67.3163.0962.5864.8851.0669.54
MUSR45.8542.2846.7945.6729.6847.22
GSM8K89.6984.7682.2662.8575.9792.12
MBPP61.5960.27N/A (*)63.0852.2065.51

(*) Since the model tends to generate a chat template, the score can't be accurately determined.

Evaluation Protocol

For easy reproduction of our evaluation results, we list the evaluation tools and settings used below. All evaluations are conducted with NVIDIA DGX H100.

Evaluation settingMetricEvaluation tool
MMLU5-shotmacro_avg / acclm-eval-harness #928e8bb
MMLU Pro5-shotmacro_avg / acclm-eval-harness #928e8bb
IFEval0-shot, chat_templatemean of prompt_level_strict_acc and instruction_level_strict_acclm-eval-harness #928e8bb
ARC-C25-shotacc_normlm-eval-harness #928e8bb
GPQA0-shotacc_normlm-eval-harness #928e8bb
HellaSwag10-shotacc_normlm-eval-harness #928e8bb
EQBench0-shot, chat_templateeqbench scorelm-eval-harness #928e8bb
BigBench Hard3-shotmacro_avg / acc_normlm-eval-harness #928e8bb
MUSR0-shotmacro_avg / acc_normlm-eval-harness #928e8bb
GSM8K8-shot, CoTacc, exact_match & strict_extractlm-eval-harness #928e8bb
MBPP0-shotpass@1bigcode-evaluation-harness #0f3e95f

The results may vary slightly for different batch sizes and experimental environment such as GPU type.

Contact us

For any questions and suggestions regarding the model, please visit the discussion board.

Learn more:

Also try out:

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
SolarForCausalLM
Ревизия весов
dd4bcf7

0 моделей