Oumuamua-7b-instruct-GGUF

This is quantized version of nitky/Oumuamua-7b-instruct created using llama.cpp

Model Description

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Output example

[INST] <<SYS>>
ใ‚ใชใŸใฏๆ—ฅๆœฌ่ชžใ‚’่ฉฑใ™ๅ„ช็ง€ใชใ‚ขใ‚ทใ‚นใ‚ฟใƒณใƒˆใงใ™ใ€‚ๅ›ž็ญ”ใซใฏๅฟ…ใšๆ—ฅๆœฌ่ชžใง็ญ”ใˆใฆใใ ใ•ใ„ใ€‚ใพใŸ่€ƒใˆใ‚‹้Ž็จ‹ใ‚‚ๅ‡บๅŠ›ใ—ใฆใใ ใ•ใ„ใ€‚
<</SYS>>

้“่ทฏใงๆณฃใ„ใฆใ„ใ‚‹ๅญไพ›ใŒใ„ใพใ™ใ€‚ใใฎๅญไพ›ใซใฏไฝ•ใŒใ‚ใฃใŸใจ่€ƒใˆใ‚‰ใ‚Œใพใ™ใ‹๏ผŸ [/INST] ้“่ทฏใงๆณฃใ„ใฆใ„ใ‚‹ๅญไพ›ใŒใ„ใ‚‹ๅ ดๅˆใ€่€ƒใˆใ‚‰ใ‚Œใ‚‹็†็”ฑใฏใ„ใใคใ‹ใ‚ใ‚Šใพใ™ใ€‚

1. ๆ€ชๆˆ‘ใ‚’ใ—ใŸ: ่ปขใ‚“ใงๆ€ชๆˆ‘ใ‚’ใ—ใŸใ‚Šใ€ไฝ•ใ‹ใซใถใคใ‹ใฃใฆ็—›ใฟใ‚’ๆ„Ÿใ˜ใฆใ„ใ‚‹ๅฏ่ƒฝๆ€งใŒใ‚ใ‚Šใพใ™ใ€‚
2. ่ฟทๅญใซใชใฃใŸ: ่ฆชใ‚„ไฟ่ญท่€…ใจใฏใใ‚Œใฆใ—ใพใฃใŸใ€ใพใŸใฏ้“ใซ่ฟทใฃใฆไธๅฎ‰ใซใชใฃใฆใ„ใ‚‹ๅฏ่ƒฝๆ€งใŒใ‚ใ‚Šใพใ™ใ€‚
3. ใŠ่…นใŒ็ฉบใ„ใŸ: ้•ทๆ™‚้–“้ฃŸไบ‹ใ‚’ใ—ใฆใ„ใชใ„ใ€ใพใŸใฏใŠ่…นใŒ็ฉบใ„ใฆใ„ใ‚‹ใŸใ‚ใซๆณฃใ„ใฆใ„ใ‚‹ๅฏ่ƒฝๆ€งใŒใ‚ใ‚Šใพใ™ใ€‚
4. ็–ฒใ‚ŒใŸ: ้•ทๆ™‚้–“ๆญฉใ„ใฆใ„ใŸใ‚Šใ€้Šใณ็–ฒใ‚Œใฆ็–ฒใ‚Œใฆใ„ใ‚‹ๅฏ่ƒฝๆ€งใŒใ‚ใ‚Šใพใ™ใ€‚
5. ๅฏ‚ใ—ใ‹ใฃใŸ: ไธ€ไบบใงใ„ใ‚‹ใ“ใจใซๅฏ‚ใ—ใ•ใ‚’ๆ„Ÿใ˜ใฆใ„ใ‚‹ใ€ใพใŸใฏ่ฆชใ‚„ๅ‹้”ใŒใ„ใชใใฆๅฏ‚ใ—ใ„ใจๆ„Ÿใ˜ใฆใ„ใ‚‹ๅฏ่ƒฝๆ€งใŒใ‚ใ‚Šใพใ™ใ€‚
6. ๆ€–ใ„ๆ€ใ„ใ‚’ใ—ใŸ: ่ปŠใ‚„ไธๅฏฉ่€…ใซ้ญ้‡ใ—ใŸใ€ใพใŸใฏไฝ•ใ‹ใซ้ฉšใ„ใŸๅฏ่ƒฝๆ€งใŒใ‚ใ‚Šใพใ™ใ€‚
7. ไฝ“่ชฟใŒๆ‚ชใ„: ็™บ็†ฑใ‚„้ ญ็—›ใ€ๅใๆฐ—ใชใฉใฎไฝ“่ชฟไธ่‰ฏใ‚’ๆ„Ÿใ˜ใฆใ„ใ‚‹ๅฏ่ƒฝๆ€งใŒใ‚ใ‚Šใพใ™ใ€‚
8. ใƒˆใ‚คใƒฌใซ่กŒใใŸใ„: ใŠใ‚€ใคใŒๆฟกใ‚Œใฆใ„ใŸใ‚Šใ€ใƒˆใ‚คใƒฌใซ่กŒใใŸใใฆๆณฃใ„ใฆใ„ใ‚‹ๅฏ่ƒฝๆ€งใŒใ‚ใ‚Šใพใ™ใ€‚
9. ไฝ•ใ‹ใ‚’ๆฑ‚ใ‚ใฆใ„ใ‚‹: ๆณจๆ„ใ‚’ๅผ•ใใŸใ‹ใฃใŸใ‚Šใ€ๅŠฉใ‘ใ‚’ๆฑ‚ใ‚ใฆใ„ใ‚‹ๅฏ่ƒฝๆ€งใŒใ‚ใ‚Šใพใ™ใ€‚

ๅญไพ›ใฎ็Šถๆณใ‚’ใ‚ˆใ่ฆณๅฏŸใ—ใ€ๅฃฐใ‚’ใ‹ใ‘ใฆ่ฉฑใ‚’่žใ„ใฆใฟใ‚‹ใ“ใจใŒๅคงๅˆ‡ใงใ™ใ€‚ๅฟ…่ฆใซๅฟœใ˜ใฆใ€ไฟ่ญท่€…ใ‚„่ญฆๅฏŸใ€ๆ•‘ๆ€ฅ่ปŠใ‚’ๅ‘ผใถใชใฉใฎๅฏพๅฟœใ‚’ใ™ใ‚‹ๅฟ…่ฆใŒใ‚ใ‚‹ใ‹ใ‚‚ใ—ใ‚Œใพใ›ใ‚“ใ€‚

Test environment

This model was tested using text-generation-webui. I use preset min_p and Null preset with temperature=0.3 for Generation.

Usage

This format must be adhered to strictly, as deviations may result in less optimal outputs from the model.

The template used to construct a prompt for the Instruct model is specified as follows:

<s>[INST] <<SYS>>\n{SYSTEM_PROMPT}\n<</SYS>>\n\n{USER_MESSAGE_1} [/INST] {BOT_MESSAGE_1}</s>[INST] {USER_MESSAGE_2} [/INST] 

Please be aware that <s> and </s> are special tokens used for the beginning of string (BOS) and end of string (EOS), respectively, while [INST] and [/INST] are considered regular strings.

For the "{SYSTEM_PROMPT}" part, We recommend using "ใ‚ใชใŸใฏๆ—ฅๆœฌ่ชžใ‚’่ฉฑใ™ๅ„ช็ง€ใชใ‚ขใ‚ทใ‚นใ‚ฟใƒณใƒˆใงใ™ใ€‚ๅ›ž็ญ”ใซใฏๅฟ…ใšๆ—ฅๆœฌ่ชžใง็ญ”ใˆใฆใใ ใ•ใ„ใ€‚ใพใŸ่€ƒใˆใ‚‹้Ž็จ‹ใ‚‚ๅ‡บๅŠ›ใ—ใฆใใ ใ•ใ„ใ€‚"

For the "{USER_MESSAGE_1}" part, We recommend using {instruction}\n{input}

In other words, We recommend the following:

<s>[INST] <<SYS>>\nใ‚ใชใŸใฏๆ—ฅๆœฌ่ชžใ‚’่ฉฑใ™ๅ„ช็ง€ใชใ‚ขใ‚ทใ‚นใ‚ฟใƒณใƒˆใงใ™ใ€‚ๅ›ž็ญ”ใซใฏๅฟ…ใšๆ—ฅๆœฌ่ชžใง็ญ”ใˆใฆใใ ใ•ใ„ใ€‚ใพใŸ่€ƒใˆใ‚‹้Ž็จ‹ใ‚‚ๅ‡บๅŠ›ใ—ใฆใใ ใ•ใ„ใ€‚\n<</SYS>>\n\n{instruction1}\n{input1} [/INST] {BOT_MESSAGE_1}</s>[INST] {instruction2}\n{input2} [/INST] 

Use the instruct model

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "nitky/Oumuamua-7b-instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

device = "cuda"

messages = [
    {"role": "system", "content": "ใ‚ใชใŸใฏๆ—ฅๆœฌ่ชžใ‚’่ฉฑใ™ๅ„ช็ง€ใชใ‚ขใ‚ทใ‚นใ‚ฟใƒณใƒˆใงใ™ใ€‚ๅ›ž็ญ”ใซใฏๅฟ…ใšๆ—ฅๆœฌ่ชžใง็ญ”ใˆใฆใใ ใ•ใ„ใ€‚ใพใŸ่€ƒใˆใ‚‹้Ž็จ‹ใ‚‚ๅ‡บๅŠ›ใ—ใฆใใ ใ•ใ„ใ€‚"},
    {"role": "user", "content": "้“่ทฏใงๆณฃใ„ใฆใ„ใ‚‹ๅญไพ›ใŒใ„ใพใ™ใ€‚ใใฎๅญไพ›ใซใฏไฝ•ใŒใ‚ใฃใŸใจ่€ƒใˆใ‚‰ใ‚Œใพใ™ใ‹๏ผŸ"}
]

encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")

model_inputs = encodeds.to(device)
model.to(device)

generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.3)
decoded = tokenizer.batch_decode(generated_ids)
print(decoded[0])

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the Model Stock merge method using nitky/Oumuamua-7b-base as a base.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

merge_method: task_arithmetic
base_model: mistralai/Mistral-7B-v0.1
models:
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
    parameters:
      weight:
      - filter: embed_tokens
        value: 1.0
      - value: 0
dtype: bfloat16
tokenizer_source: model:tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
name: Mistral-7B-v0.1-VE-Swallow-MS
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: stabilityai/japanese-stablelm-base-gamma-7b
models:
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
    parameters:
      weight:
      - filter: embed_tokens
        value: 1.0
      - value: 0
dtype: bfloat16
tokenizer_source: model:tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
name: japanese-stablelm-base-gamma-7b-VE-Swallow-MS
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: DataPilot/ArrowPro-7B-KillerWhale
models:
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
    parameters:
      weight:
      - filter: embed_tokens
        value: 1.0
      - value: 0
dtype: bfloat16
tokenizer_source: model:tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
name: ArrowPro-7B-KillerWhale-VE-Swallow-MS
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: nitky/RP-7b-instruct
models:
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
    parameters:
      weight:
      - filter: embed_tokens
        value: 1.0
      - value: 0
dtype: bfloat16
tokenizer_source: model:tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
name: RP-7b-instruct-VE-Swallow-MS
---
merge_method: task_arithmetic
base_model: mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.3
models:
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
    parameters:
      weight:
      - filter: embed_tokens
        value: 1.0
      - value: 0
dtype: bfloat16
tokenizer_source: model:tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
name: Mistral-7B-Instruct-v0.3-VE-Swallow-MS
---
merge_method: linear
models:
  - model: nitky/Oumuamua-7b-base
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-instruct-v0.1
    parameters:
      weight: 0.8
  - model: tokyotech-llm/Swallow-MS-7b-v0.1
    parameters:
      weight: -0.8
  - model: Mistral-7B-Instruct-v0.3-VE-Swallow-MS
    parameters:
      weight: 0.8
  - model: Mistral-7B-v0.1-VE-Swallow-MS
    parameters:
      weight: -0.8
dtype: bfloat16
name: Oumuamua-7b-instruct-alpha
---
merge_method: linear
models:
  - model: nitky/Oumuamua-7b-base
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: ArrowPro-7B-KillerWhale-VE-Swallow-MS # include Mistral-7B-Instruct-v0.3
    parameters:
      weight: 0.8
  - model: japanese-stablelm-base-gamma-7b-VE-Swallow-MS
    parameters:
      weight: -0.8
dtype: bfloat16
name: Oumuamua-7b-instruct-beta
---
merge_method: linear
models:
  - model: nitky/Oumuamua-7b-base
    parameters:
      weight: 1.0
  - model: RP-7b-instruct-VE-Swallow-MS
    parameters:
      weight: 0.8
  - model: japanese-stablelm-base-gamma-7b-VE-Swallow-MS
    parameters:
      weight: -0.8
  - model: Mistral-7B-Instruct-v0.3-VE-Swallow-MS
    parameters:
      weight: 0.8
  - model: Mistral-7B-v0.1-VE-Swallow-MS
    parameters:
      weight: -0.8
dtype: bfloat16
name: Oumuamua-7b-instruct-gamma
---
merge_method: model_stock
base_model: nitky/Oumuamua-7b-base
models:
  - model: Oumuamua-7b-instruct-alpha
  - model: Oumuamua-7b-instruct-beta
  - model: Oumuamua-7b-instruct-gamma
dtype: bfloat16
name: Oumuamua-7b-instruct
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GGUF
Model size
7.33B params
Architecture
llama

2-bit

3-bit

4-bit

5-bit

6-bit

8-bit

Inference Examples
This model does not have enough activity to be deployed to Inference API (serverless) yet. Increase its social visibility and check back later, or deploy to Inference Endpoints (dedicated) instead.

Model tree for QuantFactory/Oumuamua-7b-instruct-GGUF

Quantized
(2)
this model