Mistral Nemo Base 2407 Chatml

🚀 Mistral-Nemo-Base-2407

Mistral AIとNVIDIAが共同で開発した120億パラメータの事前学習済み生成型テキストモデルで、同サイズまたはそれ以下の既存モデルを大きく上回る性能を発揮します。

🚀 クイックスタート

Mistral-Nemo-Base-2407大規模言語モデル（LLM）は、Mistral AIとNVIDIAが共同で学習させた120億パラメータの事前学習済み生成型テキストモデルです。同サイズまたはそれ以下の既存モデルを大きく上回る性能を発揮します。

このモデルの詳細については、リリースブログ記事を参照してください。

✨ 主な機能

• Apache 2ライセンスの下で公開
• 事前学習済みバージョンと命令付きバージョン
• 128kのコンテキストウィンドウで学習
• 多言語およびコードデータの大部分で学習
• Mistral 7Bのドロップイン置換可能

🔧 技術詳細

モデルアーキテクチャ

Mistral Nemoはトランスフォーマーモデルで、以下のアーキテクチャ選択がなされています。

• レイヤー数: 40
• 次元数: 5,120
• ヘッド次元数: 128
• 隠れ次元数: 14,436
• 活性化関数: SwiGLU
• ヘッド数: 32
• kvヘッド数: 8 (GQA)
• 語彙サイズ: 2**17 ~= 128k
• ロータリー埋め込み (theta = 1M)

メトリクス

主なベンチマーク

多言語ベンチマーク (MMLU)

📦 インストール

このモデルは、3つの異なるフレームワークで使用できます。

• mistral_inference: こちらを参照
• transformers: こちらを参照
• NeMo: nvidia/Mistral-NeMo-12B-Baseを参照

Mistral Inference

インストール

mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407をmistral-inferenceで使用することをおすすめします。HF transformersのコードスニペットについては、下にスクロールしてください。

pip install mistral_inference

ダウンロード

from huggingface_hub import snapshot_download
from pathlib import Path

mistral_models_path = Path.home().joinpath('mistral_models', 'Nemo-v0.1')
mistral_models_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

snapshot_download(repo_id="mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407", allow_patterns=["params.json", "consolidated.safetensors", "tekken.json"], local_dir=mistral_models_path)

デモ

mistral_inferenceをインストールした後、mistral-demo CLIコマンドが環境で使用可能になります。

mistral-demo $HOME/mistral_models/Nemo-v0.1

Transformers

⚠️ 重要提示

新しいリリースが行われるまで、ソースからtransformersをインストールする必要があります。

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git

Hugging Faceのtransformersを使用してテキストを生成する場合は、次のようにできます。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "mistralai/Mistral-Nemo-Base-2407"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)
inputs = tokenizer("Hello my name is", return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=20)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

💡 使用建议

以前のMistralモデルとは異なり、Mistral Nemoはより小さい温度を必要とします。温度0.3を使用することをおすすめします。

注意事項

Mistral-Nemo-Base-2407は事前学習済みのベースモデルであり、モデレーションメカニズムはありません。

ミストラルAIチーム

Albert Jiang, Alexandre Sablayrolles, Alexis Tacnet, Alok Kothari, Antoine Roux, Arthur Mensch, Audrey Herblin-Stoop, Augustin Garreau, Austin Birky, Bam4d, Baptiste Bout, Baudouin de Monicault, Blanche Savary, Carole Rambaud, Caroline Feldman, Devendra Singh Chaplot, Diego de las Casas, Eleonore Arcelin, Emma Bou Hanna, Etienne Metzger, Gaspard Blanchet, Gianna Lengyel, Guillaume Bour, Guillaume Lample, Harizo Rajaona, Henri Roussez, Hichem Sattouf, Ian Mack, Jean-Malo Delignon, Jessica Chudnovsky, Justus Murke, Kartik Khandelwal, Lawrence Stewart, Louis Martin, Louis Ternon, Lucile Saulnier, Lélio Renard Lavaud, Margaret Jennings, Marie Pellat, Marie Torelli, Marie-Anne Lachaux, Marjorie Janiewicz, Mickaël Seznec, Nicolas Schuhl, Niklas Muhs, Olivier de Garrigues, Patrick von Platen, Paul Jacob, Pauline Buche, Pavan Kumar Reddy, Perry Savas, Pierre Stock, Romain Sauvestre, Sagar Vaze, Sandeep Subramanian, Saurabh Garg, Sophia Yang, Szymon Antoniak, Teven Le Scao, Thibault Schueller, Thibaut Lavril, Thomas Wang, Théophile Gervet, Timothée Lacroix, Valera Nemychnikova, Wendy Shang, William El Sayed, William Marshall

📄 ライセンス

このモデルはApache 2ライセンスの下で公開されています。

⚠️ 重要提示

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