Falcon E 1B Base
模型简介
这是一个因果解码器专用的基础版本语言模型,采用 1.58 位量化技术,显著降低了内存占用,同时保持了良好的性能。
模型特点
高效量化
采用 1.58 位量化技术,大幅降低模型内存占用
边缘优化
专为边缘设备设计,内存占用极低
多版本支持
提供 BitNet 模型、预量化检查点和 bfloat16 版本三种变体
模型能力
英语文本生成
指令跟随
知识问答
使用案例
边缘计算
移动端智能助手
在资源有限的移动设备上部署高效的文本生成功能
635MB 内存占用,适合移动设备
研究
高效模型研究
研究低比特量化对模型性能的影响
在多项基准测试中表现良好
🚀 Falcon-E模型
Falcon-E是一系列强大、通用且可微调的1.58bit语言模型,由相关团队开发。它能基于不同库进行推理和微调,在多种评估任务中展现出了良好的性能。
🚀 快速开始
目前,要使用此模型,你可以依赖Hugging Face的transformers库或BitNet库。根据你的目标用途,有多种方式与模型进行交互。对于每个Falcon - E系列模型,你有三种变体:BitNet模型、用于微调的预量化检查点以及BitNet模型的bfloat16
版本。
✨ 主要特性
- 模型类型:因果解码器,基础版本
- 架构:纯Transformer - 1.58bit版本
- 语言:英文
- 许可证:Falcon - LLM许可证
📦 安装指南
若使用BitNet库,可按以下步骤操作:
git clone https://github.com/microsoft/BitNet && cd BitNet
pip install -r requirements.txt
💻 使用示例
基础用法
使用transformers库进行推理(BitNet检查点)
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "tiiuae/Falcon-E-1B-Base"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
).to("cuda")
# Perform text generation
使用transformers库进行推理(经典bfloat16
版本)
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "tiiuae/Falcon-E-1B-Base"
revision = "bfloat16"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
revision=revision,
).to("cuda")
# Perform text generation
使用BitNet库进行推理
python setup_env.py --hf-repo tiiuae/Falcon-E-1B-Base -q i2_s
python run_inference.py -m models/Falcon-E-1B-Base/ggml-model-i2_s.gguf -p "You are a helpful assistant" -cnv
高级用法
模型微调
import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
from trl import SFTTrainer
from onebitllms import replace_linear_with_bitnet_linear, quantize_to_1bit
model_id = "tiiuae/Falcon-E-1B-Base"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, revision="prequantized")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
revision="prequantized"
)
model = replace_linear_with_bitnet_linear(model)
trainer = SFTTrainer(
model,
...
)
trainer.train()
quantize_to_1bit(output_directory)
📚 详细文档
模型详情
属性 | 详情 |
---|---|
开发方 | https://www.tii.ae |
模型类型 | 因果解码器,基础版本 |
架构 | 纯Transformer - 1.58bit版本 |
语言 | 英文 |
许可证 | Falcon - LLM许可证 |
训练详情
有关此模型训练协议的更多详细信息,请参考Falcon - E技术博客文章。
评估结果
评估结果是来自前Hugging Face排行榜v2任务的归一化分数。
1B规模及以下模型
模型 | 参数数量 | 内存占用 | IFEVAL | Math - Hard | GPQA | MuSR | BBH | MMLU - Pro | 平均 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Qwen - 2.5 - 0.5B | 0.5B | 1GB | 16.27 | 3.93 | 0.0 | 2.08 | 6.95 | 10.06 | 6.55 |
SmolLM2 - 360M | 0.36B | 720MB | 21.15 | 1.21 | 0.0 | 7.73 | 5.54 | 1.88 | 6.25 |
Qwen - 2.5 - 1.5B | 1.5B | 3.1GB | 26.74 | 9.14 | 16.66 | 5.27 | 20.61 | 4.7 | 13.85 |
Llama - 3.2 - 1B | 1.24B | 2.47GB | 14.78 | 1.21 | 4.37 | 2.56 | 2.26 | 0 | 4.2 |
SmolLM2 - 1.7B | 1.7B | 3.4GB | 24.4 | 2.64 | 9.3 | 4.6 | 12.64 | 3.91 | 9.58 |
Falcon - 3 - 1B - Base | 1.5B | 3GB | 24.28 | 3.32 | 11.34 | 9.71 | 6.76 | 3.91 | 9.89 |
Hymba - 1.5B - Base | 1.5B | 3GB | 22.95 | 1.36 | 7.69 | 5.18 | 10.25 | 0.78 | 8.04 |
Falcon - E - 1B - Base | 1.8B | 635MB | 32.9 | 10.97 | 2.8 | 3.65 | 12.28 | 17.82 | 13.40 |
3B规模模型
模型 | 参数数量 | 内存占用 | IFEVAL | Math - Hard | GPQA | MuSR | BBH | MMLU - Pro | 平均 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Falcon - 3 - 3B - Base | 3B | 6.46GB | 15.74 | 11.78 | 21.58 | 6.27 | 18.09 | 6.26 | 15.74 |
Qwen2.5 - 3B | 3B | 6.17GB | 26.9 | 14.8 | 24.3 | 11.76 | 24.48 | 6.38 | 18.1 |
Falcon - E - 3B - Base | 3B | 999MB | 36.67 | 13.45 | 8.67 | 4.14 | 19.83 | 27.16 | 18.32 |
1B规模及以下指令微调模型
模型 | 参数数量 | 内存占用 | IFEVAL | Math - Hard | GPQA | MuSR | BBH | MMLU - Pro | 平均 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Qwen - 2.5 - 0.5B - Instruct | 500M | 1GB | 30.71 | 0 | 8.43 | 0.94 | 7.75 | 0 | 6.59 |
SmolLM2 - 360M - Instruct | 360M | 720MB | 38.42 | 1.51 | 4.17 | 2.77 | 1.3 | 0.67 | 8.14 |
Qwen - 2.5 - 1.5B - Instruct | 1.5B | 3.1GB | 44.76 | 22.05 | 19.81 | 3.19 | 19.99 | 0.78 | 18.43 |
SmolLM2 - 1.7B | 1.7B | 3.4GB | 53.68 | 5.82 | 10.92 | 4.1 | 11.71 | 0 | 15.02 |
Falcon - 3 - 1B - Instruct | 1.5B | 3GB | 55.57 | 6.34 | 12.96 | 10.56 | 9.32 | 2.24 | 16.16 |
Hymba - 1.5B - Instruct | 1.5B | 3GB | 60.09 | 2.72 | 4.59 | 1.05 | 11.56 | 5.515 | 14.19 |
Falcon - E - 1B - Instruct | 1.8B | 635MB | 54.35 | 9.12 | 16.5 | 2.51 | 19.42 | 9.64 | 18.59 |
3B规模指令微调模型
模型 | 参数数量 | 内存占用 | IFEVAL | Math - Hard | GPQA | MuSR | BBH | MMLU - Pro | 平均 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Falcon - 3 - 3B - Instruct | 3B | 6.46GB | 69.77 | 25 | 26.29 | 11.13 | 22.28 | 5.15 | 26.6 |
Qwen2.5 - 3B - Instruct | 3B | 6.17GB | 64.75 | 36.78 | 25.8 | 7.57 | 25.05 | 3.02 | 27.16 |
Falcon - E - 3B - Instruct | 3B | 999MB | 60.97 | 15.3 | 23.59 | 2.12 | 26.45 | 7.45 | 22.64666667 |
有用链接
- 查看我们的发布博客文章。
- 了解更多关于
onebitllms
库的信息。 - 如果你有任何问题或想与我们的研究人员和开发人员交流,请随时加入我们的Discord服务器。
📄 许可证
本模型使用Falcon - LLM许可证,详情请见许可证链接。
📚 引用
如果Falcon - E系列模型对你的工作有帮助,请引用:
@misc{tiionebitllms,
title = {Falcon-E, a series of powerful, universal and fine-tunable 1.58bit language models.},
author = {Falcon-LLM Team},
month = {April},
url = {https://falcon-lm.github.io/blog/falcon-edge},
year = {2025}
}
Phi 2 GGUF
其他
Phi-2是微软开发的一个小型但强大的语言模型,具有27亿参数,专注于高效推理和高质量文本生成。
大型语言模型 支持多种语言
P
TheBloke
41.5M
205
Roberta Large
MIT
基于掩码语言建模目标预训练的大型英语语言模型,采用改进的BERT训练方法
大型语言模型 英语
R
FacebookAI
19.4M
212
Distilbert Base Uncased
Apache-2.0
DistilBERT是BERT基础模型的蒸馏版本,在保持相近性能的同时更轻量高效,适用于序列分类、标记分类等自然语言处理任务。
大型语言模型 英语
D
distilbert
11.1M
669
Llama 3.1 8B Instruct GGUF
Meta Llama 3.1 8B Instruct 是一个多语言大语言模型,针对多语言对话用例进行了优化,在常见的行业基准测试中表现优异。
大型语言模型 英语
L
modularai
9.7M
4
Xlm Roberta Base
MIT
XLM-RoBERTa是基于100种语言的2.5TB过滤CommonCrawl数据预训练的多语言模型,采用掩码语言建模目标进行训练。
大型语言模型 支持多种语言
X
FacebookAI
9.6M
664
Roberta Base
MIT
基于Transformer架构的英语预训练模型,通过掩码语言建模目标在海量文本上训练,支持文本特征提取和下游任务微调
大型语言模型 英语
R
FacebookAI
9.3M
488
Opt 125m
其他
OPT是由Meta AI发布的开放预训练Transformer语言模型套件,参数量从1.25亿到1750亿,旨在对标GPT-3系列性能,同时促进大规模语言模型的开放研究。
大型语言模型 英语
O
facebook
6.3M
198
1
基于transformers库的预训练模型,适用于多种NLP任务
大型语言模型
Transformers

1
unslothai
6.2M
1
Llama 3.1 8B Instruct
Llama 3.1是Meta推出的多语言大语言模型系列,包含8B、70B和405B参数规模,支持8种语言和代码生成,优化了多语言对话场景。
大型语言模型
Transformers 支持多种语言

L
meta-llama
5.7M
3,898
T5 Base
Apache-2.0
T5基础版是由Google开发的文本到文本转换Transformer模型,参数规模2.2亿,支持多语言NLP任务。
大型语言模型 支持多种语言
T
google-t5
5.4M
702
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型,性能媲美GPT-3.5-turbo,优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers 支持多种语言

L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型,专为边缘设备推理设计,体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统
Transformers 英语

C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型,适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统 中文
R
uer
2,694
98
智启未来,您的人工智能解决方案智库
简体中文