Delta Pavonis Qwen 14B

🚀 Delta-Pavonis-Qwen-14B

Delta-Pavonis-Qwen-14Bは、Qwen 2.5 14Bモダリティアーキテクチャに基づいて構築されており、140億パラメータのモデルの推論能力を向上させることを目的としています。このモデルは、汎用的な推論と回答に最適化されており、文脈理解、論理的な推論、多段階の問題解決に優れています。長い思考連鎖推論モデルと特殊なデータセットを使用してファインチューニングされ、理解能力、構造化された回答、会話インテリジェンスが向上しています。

✨ 主な機能

1. 一般知識の強化：様々なドメインにわたる幅広い知識を提供し、質問に正確に答える能力と首尾一貫した回答を生成する能力を向上させます。
2. 指示の理解と実行の改善：複雑な指示の理解と実行に大きな進歩が見られ、構造化された回答を生成し、長時間の対話でも一貫性を維持します。
3. 多様な適応性：様々なプロンプトに対してより強い耐性を持ち、幅広いトピックや会話スタイル（オープンエンドの質問や構造化された質問を含む）を処理する能力を向上させます。
4. 長文脈のサポート：入力コンテキストに最大128Kトークンをサポートし、一度の出力で最大8Kトークンを生成できるため、詳細な回答に最適です。

📦 インストール

このセクションでは、元のREADMEに明示的なインストール手順が記載されていないため、省略されています。

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Delta-Pavonis-Qwen-14B"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "What are the key principles of general-purpose AI?"
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant capable of answering a wide range of questions."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

📚 ドキュメント

想定される用途

1. 汎用的な推論：幅広い適用性を持ち、論理的な推論、様々な質問への回答、一般知識の問題解決を支援します。
2. 教育および情報提供支援：学生、教育者、一般ユーザーに対して説明、要約、研究に基づく回答を提供するのに適しています。
3. 会話型AIとチャットボット：文脈理解と動的な回答生成を必要とするインテリジェントな会話エージェントを構築するのに最適です。
4. 多言語アプリケーション：グローバルなコミュニケーション、翻訳、多言語コンテンツ生成をサポートします。
5. 構造化データ処理：データサイエンスや自動化に役立つテーブルやJSONなどの構造化された出力を分析して生成することができます。
6. 長文コンテンツ生成：記事、レポート、ガイドなどの長い回答を生成し、大量のテキスト出力でも一貫性を維持します。

制限事項

1. ハードウェア要件：大きなパラメータサイズと長文脈のサポートのため、高メモリのGPUまたはTPUが必要です。
2. 回答における潜在的なバイアス：中立を目指して設計されていますが、出力にはトレーニングデータに含まれるバイアスが反映される可能性があります。
3. 創造的なタスクでの出力の不一致：ストーリーテリングや非常に主観的なトピックでは、結果がばらつく可能性があります。
4. 現実世界の認識の制限：トレーニングのカットオフ以降のリアルタイムイベントにアクセスできません。
5. 長文出力でのエラー伝播：初期の回答に小さなエラーがあると、長文の出力で全体の一貫性に影響を与える可能性があります。
6. プロンプトの感度：回答の有効性は、入力プロンプトの構造化の良さに依存する場合があります。

📄 ライセンス

このモデルはApache-2.0ライセンスの下で提供されています。