/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,2 млрд
Размер весов
15 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
12 авг 2024

Tanuki-8B-dpo-v1.0

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Японская диалоговая модель семейства Llama для генерации ответов и выполнения инструкций, настроенная с помощью SFT и DPO.

237скачиваний за 30 дней44лайкавеса обновлены9 окт 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

Tanuki-8B-dpo-v1.0 — диалоговая языковая модель семейства Llama, разработанная участниками проекта GENIAC Matsuo Laboratory. Базовая Tanuki-8B обучалась с нуля примерно на 1,3 трлн токенов; эта версия настроена для диалога с помощью SFT и DPO и содержит около 7,2 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации ответов в диалоге и выполнения инструкций на японском языке. Также в метаданных указана поддержка английского. Для работы используется шаблон Japanese Alpaca и контекст до 8192 токенов; авторы рекомендуют стандартный системный промпт из карточки. Модель основана на архитектуре Llama и распространяется в формате safetensors.

Модель выпущена под лицензией Apache-2.0. Карточка приводит результаты Japanese MT-Bench и описывает человеческую оценку, но не задаёт гарантий качества для отдельных задач. Указанные в README варианты AWQ, GPTQ и GGUF относятся к квантованным версиям; для GGUF авторы предупреждают о возможном снижении качества.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на японском языке
  • ведение диалога на японском языке
  • выполнение пользовательских инструкций
  • извлечение сведений из предоставленного текста
  • генерация кода по запросу

Ограничения

Модель обучалась с указанным в карточке системным промптом; для иных системных промптов качество может быть ниже. Для упомянутого авторами варианта GGUF возможно снижение качества.

Для каких профессий подходит7

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

Tanuki-8B-dpo-v1.0

モデルについて

Tanuki-8Bは、フルスクラッチで約1.3Tトークン事前学習を行った約8Bパラメータの大規模言語モデルです。
Tanuki-8x8B-dpo-v1.0は、SFTおよびDPOにより対話用に調整されています。
より詳細な情報についてはブログ記事を参照してください。

GENIAC 松尾研 LLM開発プロジェクトのもと、一般公募により集まった有志の参加者(企業所属、学生、研究者等)が開発を実施しました。

量子化モデル

AWQ 4bit量子化 GPTQ 4bit量子化 GPTQ 8bit量子化 GGUF量子化*
*GGUF版は性能低下が発生している可能性があり、非推奨

使い方

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("weblab-GENIAC/Tanuki-8B-dpo-v1.0", device_map="auto", torch_dtype="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("weblab-GENIAC/Tanuki-8B-dpo-v1.0")
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)

messages = [
    {"role": "system", "content": "以下は、タスクを説明する指示です。要求を適切に満たす応答を書きなさい。"},
    {"role": "user", "content": "たぬきに純粋理性批判は理解できますか?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt").to(model.device)
output_ids = model.generate(input_ids,
                            max_new_tokens=1024,
                            temperature=0.5,
                            streamer=streamer)

プロンプト形式

Tanuki-8B-dpo-v1.0は日本語版Alpacaのプロンプト形式を利用します。

  • シングルターン
    <s>以下は、タスクを説明する指示です。要求を適切に満たす応答を書きなさい。
    
    ### 指示:
    たぬきに純粋理性批判は理解できますか?
    
    ### 応答:
    
    
  • マルチターン
    <s>以下は、タスクを説明する指示です。要求を適切に満たす応答を書きなさい。
    
    ### 指示:
    {1ターン目の入力}
    
    ### 応答:
    {1ターン目の応答}</s>
    
    ### 指示:
    {2ターン目の入力}
    
    ### 応答:
    

なお、本モデルはデフォルトのシステムプロンプトである「以下は、タスクを説明する指示です。要求を適切に満たす応答を書きなさい。」以外を学習していないため、このシステムプロンプトの使用を推奨します。タスクの詳細はユーザープロンプトに記述してください。

ベンチマーク

人手評価
Chatbot Arenaを模したシステムを作成し、人手によるブラインドテストを実施しました。(詳細はこちら)
全評価データ(約2000件)を公開しています。 image/png

Japanese MT-Bench

GPT-4による評価 (gpt-4-0613、平均スコア算出においてスコア-1は除外)

Tanuki-8B-dpo-v1.0Tanuki-8x8B-dpo-v1.0
平均スコア7.247.96
coding5.46.75
extraction6.656.90
humanities9.19.3
math3.95.75
reasoning5.757.35
roleplay8.758.95
stem9.359.40
writing9.058.85

開発メンバー

畠山 歓 [リーダー]、asaoka_tadashi、Atsushi Saito、Chattso-GPT、Chihiro Arata、Chihiro HIGUCHI、Daichi Kohmoto、Esty、Hideaki Hayashi、hiroaki shioya、Issei Fujimoto、Jie Zeng、Jinsei Shiraishi、K. Nishizawa、Kazutaka Nishimae、Kunihiro Watanabe、masaki okamura、Minami Someya、Mさん、Nishi、Nishijima、p1atdev、Rumi Nakagawa、Ryota Mitsuhashi、Susumu Ota、takagi、Toshio Nishida、y_morinaga、Yuki Namiuchi、Yukie Kawano、永原恒治、加藤純、河越 淳、岩田 兼太朗、菊池満帆、熊田匡仁、江國翔太、佐野敏幸、山口 裕輝、西井康隆、川村 正春、片上 舜、堀江吏将、林寛太 (Kanta Hayashi)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
e2f8d17

0 моделей