Falcon H1 0.5B Base

🚀 Falcon-H1

Falcon-H1は、Hybrid Transformers + Mambaアーキテクチャを採用した因果的デコーダー専用の言語モデルです。様々なタスク、特に推論タスクで優れた性能を発揮します。

🚀 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

• 高性能: 様々なタスク、特に推論タスクで高い性能を発揮します。
• 新しいアーキテクチャ: 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、以下のコマンドを実行します。

pip install vllm

llama.cppのインストール

llama.cppのフォークをインストールするには、こちらを参照してください。

💻 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を使用したサーバー起動

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

高度な使用法

llama.cppのフォークを使用する場合は、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。

📚 ドキュメント

モデル詳細

トレーニング詳細

このモデルのトレーニングプロトコルの詳細については、Falcon-H1技術ブログ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、リリースブログを参照してください。

有用なリンク

• リリースブログ
• Discordサーバー

引用

Falcon-H1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}
}

📄 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。