Falcon H1 1.5B Instruct

🚀 transformers

transformersライブラリを使用することで、Falcon-H1シリーズのモデルを簡単に利用できます。これらのモデルは、多様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、transformers、vLLM、またはllama.cppライブラリを利用できます。以下にそれぞれの使用方法を示します。

✨ 主な機能

• 多様なタスク対応：Falcon-H1シリーズは、一般的なタスクや数学、科学、コード生成、命令追従などの多様なタスクで高い性能を発揮します。
• 高性能アーキテクチャ：Hybrid Transformers + Mambaアーキテクチャを採用しています。

📦 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をインストールするには、公式ドキュメントを参照してください。the official vLLM documentation for more details on building vLLM from source

llama.cppのインストール

llama.cppのフォークをインストールして使用できます。https://github.com/tiiuae/llama.cpp-Falcon-H1

💻 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 technical blogpostを参照してください。

評価

Falcon-H1シリーズは、様々なタスクで非常に良好な性能を発揮します。以下は、いくつかのタスクでの評価結果です。

有用なリンク

• our release blogpost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、our discord server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https://falconllm.tii.ae/falcon-terms-and-conditions.htmlを参照してください。

📚 引用

Falcon-H1シリーズのモデル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}
}