Falcon H1 3B Instruct

🚀 Falcon-H1

Falcon-H1は、Hybrid Transformers + Mambaアーキテクチャを採用した言語モデルです。英語や多言語に対応し、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、またはカスタムフォークのllama.cppライブラリを利用できます。

✨ 主な機能

• アーキテクチャ：Hybrid Transformers + Mambaアーキテクチャを採用。
• 言語対応：英語、多言語。
• 性能：様々なタスクで高い性能を発揮。

📦 インストール

transformersのインストール

最新バージョンのtransformersをインストールするには、以下のコマンドを実行します。

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

vLLMのインストール

vLLMをソースからビルドする詳細については、公式vLLMドキュメントを参照してください。

llama.cppのインストール

llama.cppライブラリに直接アーキテクチャを統合する作業を進めていますが、現在はフォークしたライブラリをインストールして直接使用できます。https://github.com/tiiuae/llama.cpp-Falcon-H1 llama.cppと同じインストールガイドラインを使用してください。

💻 使用例

基本的な使用法

transformersを使用した推論

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

vLLMを使用した推論

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

📚 ドキュメント

モデル詳細

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、様々なタスク、特に推論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。

引用

Falcon-H1モデルファミリーがあなたの作業に役立った場合は、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}
}

📄 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。