🚀 Maestrale chat beta ༄
Maestrale chat beta 是一款专为意大利语设计的语言模型,通过在精心策划的大规模高质量语料库上进行持续预训练,并结合了SFT和DPO微调技术,在多个任务上展现出了良好的性能。它能处理多种复杂的任务,如生成Mermaid思维导图、SQL查询语句和文章等。
✨ 主要特性
- 语言模型:基于Mistral - 7b的意大利语模型,在精心挑选的大规模高质量意大利语语料库上进行持续预训练,并与 occiglot 合并。
- 微调:在170万个对话/指令上进行了2个轮次的SFT微调。
- DPO对齐:在多个数据集上使用DPO进行对齐。
- v0.4版本更新:
- 新增Agent功能。
- 提高了回答的真实性。
- 增强了数学和推理能力。
- 支持Mermaid思维导图。
- 提供更多拉丁语翻译、诗歌等内容。
📦 安装指南
文档未提供具体安装步骤,暂不展示安装指南相关内容。
💻 使用示例
基础用法
from transformers import (
AutoTokenizer,
AutoModelForCausalLM,
GenerationConfig,
TextStreamer
)
import torch
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mii-llm/maestrale-chat-v0.4-beta")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("mii-llm/maestrale-chat-v0.4-beta", load_in_8bit=True, device_map="auto")
gen = GenerationConfig(
do_sample=True,
temperature=0.7,
repetition_penalty=1.2,
top_k=50,
top_p=0.95,
max_new_tokens=500,
pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
eos_token_id=tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|im_end|>")
)
streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True)
messages = [
{"role": "system", "content": "Sei un assistente utile."},
{"role": "user", "content": "{prompt}"}
]
with torch.no_grad():
temp = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
inputs = tokenizer(temp, return_tensors="pt").to("cuda")
_ = model.generate(
**inputs,
streamer=streamer,
generation_config=gen
)
高级用法
生成Mermaid思维导图
messages = [
{"role": "system", "content": "Fornisci una mindmap Mermaid sull'argomento in input."},
{"role": "user", "content": "Argomento: [argomento]"}
]
生成SQL查询语句
schema = "[db schema]"
messages = [
{"role": "system", "content": f"Sei un assistente SQL e il tuo compito è convertire la domanda dell'utente in codice SQL valido rispetto allo schema del database fornito.\n\nSchema:\n```sql\n{schema}\n```"},
{"role": "user", "content": "Conta il numero di X prodotti dall'azienda Y"}
]
根据标题和索引生成文章
messages = [
{"role": "system", "content": "Sei un assistente utile."},
{"role": "user", "content": (
"Scrivi un articolo a partire dal titolo e dall'indice dei contenuti.\n\n"
"Titolo: [titolo]\n\n"
"Indice:\n\n"
"1. Introduzione\n"
"2. [heading]\n"
"..."
)}
]
📚 详细文档
模型得分
任务 |
版本 |
过滤器 |
n-shot |
指标 |
值 |
|
标准误差 |
hellaswag_it |
1 |
none |
0 |
acc |
0.5270 |
± |
0.0052 |
|
|
none |
0 |
acc_norm |
0.7037 |
± |
0.0048 |
arc_it |
1 |
none |
0 |
acc |
0.1771 |
± |
0.0112 |
|
|
none |
0 |
acc_norm |
0.5218 |
± |
0.0146 |
m_mmlu_it |
0 |
none |
5 |
acc |
0.5623 |
± |
0.0043 |
预期用途和限制
这是一个测试版本,模型相对安全
,可以拒绝回答有害问题。
📄 许可证
本模型采用CC - BY - NC - 4.0许可证。
模型信息
属性 |
详情 |
模型类型 |
Maestrale chat v0.4 - beta |
训练语言 |
意大利语 |
微调技术 |
SFT、DPO |
提示模板 |
< |
[

](https://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl)