许可证：apache-2.0
语言：

• 英语
  基础模型：
• Qwen/QwQ-32B
  任务标签：文本生成
  库名称：transformers
  标签：
• 高效内存优化
• 文本生成推理

Sombrero-QwQ-32B-Elite11

Sombrero-QwQ-32B-Elite11基于Qwen的QwQ 32B架构，针对高效内存优化和增强的解释性、数学问题解决及推理能力进行了优化。该模型尤其适用于编程用途，避免生成不必要的文本标记，确保结构化编程输出的效率。

主要改进

1. 优化内存利用：设计用于最小化计算开销，同时保持高准确性和响应连贯性。
2. 高级问题解决能力：擅长数学推理、逐步解决方案和逻辑推导。
3. 卓越的编程能力：针对多种编程语言进行了微调，协助调试、生成代码片段和优化算法。
4. 增强的解释深度：为跨领域的复杂查询提供结构化、组织良好的解释。
5. 长上下文处理：支持高达256K标记的输入，并能生成12K标记的单次输出，非常适合处理大量文档和详细响应。
6. 多语言能力：支持超过35种语言，包括英语、中文、法语、西班牙语、德语、俄语、日语、阿拉伯语等。

快速开始使用Transformers

以下代码片段展示了如何加载分词器和模型以实现高效内存推理：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Sombrero-QwQ-32B-Elite11"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "编写一个优化的Python函数用于矩阵乘法。"
messages = [
    {"role": "system", "content": "你是一个专注于编程和问题解决的AI助手。"},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

预期用途

1. 编程与开发辅助：

   • 为多种编程语言生成优化的代码片段。
   • 协助调试、重构和解释算法。
   • 高效将伪代码转换为功能实现。

2. 数学与逻辑问题解决：

   • 擅长为复杂数学问题提供逐步解释。
   • 生成证明、公式和数值分析的结构化推理。

3. 解释性与技术写作：

   • 适合生成技术文档、研究摘要和结构化报告。
   • 以易于理解的方式详细解析复杂主题。

4. AI驱动的对话代理：

   • 通过准确、结构化且上下文相关的响应增强聊天机器人交互。
   • 适应不同对话风格，同时保持连贯性。

5. 多语言应用：

   • 支持多语言响应，适用于全球使用。
   • 能够进行编程语言翻译和文本到代码的转换。

6. 长文本内容生成：

   • 能够生成长篇文章、研究论文和代码文档，且不丧失连贯性。

局限性

1. 高计算需求：
   • 需要高内存的GPU或TPU以获得最佳性能，尤其是在长上下文处理时。
2. 输出中的潜在偏见：
   • 尽管优化了中立性，但响应可能反映训练数据中的偏见。
3. 对提示工程的敏感性：
   • 响应质量取决于输入查询的结构化程度。
4. 大输出中的错误累积：
   • 早期响应中的小不一致可能在长文本内容中传播。
5. 对实时数据的有限感知：
   • 无法直接访问实时更新、新闻或动态互联网数据，仅限于训练截止前的信息。