Falcon H1 1.5B Base

🚀 Falcon-H1

Falcon-H1は、ハイブリッドトランスフォーマーとMambaアーキテクチャを組み合わせた言語モデルで、多言語に対応し、様々なタスクで高い性能を発揮します。

🚀 クイックスタート

Falcon-H1モデルを使用するには、Hugging Faceのtransformers、vLLM、またはllama.cppライブラリのカスタムフォークを使用できます。

✨ 主な機能

• 多言語対応：英語を含む複数の言語に対応しています。
• 高性能：様々なタスクで高い性能を発揮します。
• 独自アーキテクチャ：ハイブリッドトランスフォーマーとMambaアーキテクチャを採用しています。

📦 インストール

transformersまたはvLLMの最新バージョンをインストールする必要があります。必要に応じて、これらのパッケージをソースからインストールします。

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

公式のvLLMドキュメントを参照して、ソースからvLLMをビルドする詳細を確認してください。

💻 使用例

基本的な使用法

transformersを使用してH1モデルを実行するには、以下のコードを参照してください。

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "tiiuae/Falcon-H1-1B-Base"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  model_id,
  torch_dtype=torch.bfloat16,
  device_map="auto"
)

# Perform text generation

高度な使用法

vLLMを使用する場合は、以下のコマンドを実行してサーバーを起動します。

# pip install vllm
vllm serve tiiuae/Falcon-H1-1B-Instruct --tensor-parallel-size 2 --data-parallel-size 1

llama.cppを使用する場合は、このフォークをインストールして使用してください。llama.cppと同じインストールガイドラインを使用します。

📚 ドキュメント

モデル詳細

• 開発元：https://www.tii.ae
• モデルタイプ：Causal decoder-only
• アーキテクチャ：Hybrid Transformers + Mambaアーキテクチャ
• 言語：英語、多言語
• ライセンス：Falcon-LLM License

学習詳細

このモデルの学習プロトコルの詳細については、Falcon-H1技術ブログポストを参照してください。

評価

Falcon-H1シリーズは、推論タスクを含む様々なタスクで非常に良好な性能を発揮します。

詳細なベンチマークについては、リリースブログポストを参照してください。

有用なリンク

• リリースブログポストを参照してください。
• 質問がある場合や、研究者や開発者と交流したい場合は、Discordサーバーに参加してください。

📄 ライセンス

このモデルはFalcon-LLM Licenseの下で提供されています。詳細はこちらを参照してください。

📚 引用

Falcon-H1モデルファミリーがあなたの研究に役立った場合は、以下のように引用してください。

@misc{tiifalconh1,
    title = {Falcon-H1: A Family of Hybrid-Head Language Models Redefining Efficiency and Performance},
    url = {https://falcon-lm.github.io/blog/falcon-h1},
    author = {Falcon-LLM Team},
    month = {May},
    year = {2025}
}