Sombrero QwQ 32B Elite11

🚀 Sombrero-QwQ-32B-Elite11

Sombrero-QwQ-32B-Elite11は、QwenのQwQ 32Bアーキテクチャをベースに、「Streamlined Memory Optimization」を最適化し、説明力、数学的問題解決能力、推論能力を強化したモデルです。このモデルは、コーディング用途に特に有効で、不要なテキストトークンの生成を回避し、構造化されたプログラミング出力の効率を確保します。

✨ 主な機能

1. 最適化されたメモリ利用：高精度と応答の一貫性を維持しながら、計算オーバーヘッドを最小限に抑えるように設計されています。
2. 高度な問題解決能力：数学的推論、段階的な解決策、論理的推論に優れています。
3. 卓越したコーディング能力：様々なプログラミング言語に対して微調整され、デバッグ、コードスニペットの生成、アルゴリズムの最適化を支援します。
4. 強化された説明力：さまざまなドメインの複雑なクエリに対して、構造化された、整理された説明を提供します。
5. 長文脈処理能力：入力に最大256Kトークンをサポートし、1回の出力で最大12Kトークンを生成できるため、広範なドキュメントや詳細な応答に最適です。
6. 多言語対応能力：英語、中国語、フランス語、スペイン語、ドイツ語、ロシア語、日本語、アラビア語など、35を超える言語をサポートします。

📦 インストール

このセクションでは、原READMEに具体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

以下は、Streamlined Memory Optimizationを利用してトークナイザーとモデルをロードするコード例です。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Sombrero-QwQ-32B-Elite11"

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

prompt = "Write an optimized Python function for matrix multiplication."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are an AI assistant specializing in coding and problem-solving."},
    {"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

想定される使用用途

1. コーディングと開発支援
   • 複数のプログラミング言語に対する最適化されたコードスニペットを生成します。
   • デバッグ、リファクタリング、アルゴリズムの説明を支援します。
   • 疑似コードを効率的に機能実装に変換します。
2. 数学的および論理的問題解決
   • 複雑な数学問題に対する段階的な説明に優れています。
   • 数値解析のための証明、公式、構造化された推論を生成します。
3. 説明的および技術的な執筆
   • 技術文書、研究要約、構造化されたレポートの生成に最適です。
   • 複雑なトピックを分かりやすい方法で詳細に分解して説明します。
4. AIパワードの会話エージェント
   • 正確で構造化された、文脈に関連した応答でチャットボットの対話を強化します。
   • 一貫性を維持しながら、さまざまな会話スタイルに適応します。
5. 多言語アプリケーション
   • グローバルな使いやすさのために多言語応答をサポートします。
   • プログラミング言語の翻訳とテキストからコードへの変換が可能です。
6. 長文コンテンツ生成
   • 一貫性を失うことなく、広範な記事、研究論文、コードドキュメントを生成することができます。

制限事項

1. 高い計算要件：特に長文脈処理では、最適なパフォーマンスを得るために高メモリのGPUまたはTPUが必要です。
2. 出力における潜在的なバイアス：中立性を最適化していますが、応答は学習データに含まれるバイアスを反映する可能性があります。
3. プロンプトエンジニアリングへの依存性：応答の質は、入力クエリの構造化の良さに依存します。
4. 大量出力におけるエラー蓄積：初期応答のわずかな不一致が長文コンテンツ全体に伝播する可能性があります。
5. リアルタイムデータへのアクセス制限：学習データのカットオフ以降のリアルタイム更新、ニュース、または動的なインターネットデータへの直接アクセスがありません。

📄 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。