File size: 2,295 Bytes
3a59d60 8b26ca3 3a59d60 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 |
---
license: mit
base_model:
- ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5
language:
- ru
- en
---
# GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5 int8
Диалоговая модель из семейства моделей GigaChat, основная на [ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5](https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5). Поддерживает контекст в 131 тысячу токенов.
Представляем обновленную версию с улучшенным alignment, что привело к значительному росту метрик арен:
- Arena Hard RU: 20.8 → 29.6 (+8.8)
- Arena General: 41.1 → 49.1 (+9)
- остальные метрики на тех же значениях
Больше подробностей в [хабр статье](https://habr.com/en/companies/sberdevices/articles/865996/).
## Доступность
**Для данной модели также доступны веса в [bf16](https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5-bf16) и [fp32](https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5)**
А также:
- GGUF версии ([bf16, q8, q6, q5, q4](https://huggingface.co/ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5-GGUF))
- Ollama ([bf16, q8, q6, q5, q4](https://ollama.com/infidelis/GigaChat-20B-A3B-instruct-v1.5))
## Пример использования через transformers
```bash
pip install --upgrade transformers torch accelerate bitsandbytes
```
```python
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, GenerationConfig
model_name = "ai-sage/GigaChat-20B-A3B-instruct-int8"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True, device_map="auto")
model.generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(model_name)
messages = [
{"role": "user", "content": "Докажи теорему о неподвижной точке"}
]
input_tensor = tokenizer.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(input_tensor.to(model.device))
result = tokenizer.decode(outputs[0][input_tensor.shape[1]:], skip_special_tokens=False)
print(result)
```
|