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