Hyperion 3.0 Mistral 7B DPO

🚀 Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO

Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO 是一個經過精細微調的語言模型，它在多種複雜任務中表現出色，如問答、對話、代碼生成等。通過使用精心挑選的訓練數據和優化技術，該模型能夠提供高質量的輸出，滿足不同領域的需求。

🚀 快速開始

以下是使用 Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO 進行文本生成的基本代碼示例：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Locutusque/Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# For a text generation task
input_text = "<|im_start|>user\nExplain the implications of quantum entanglement in layman's terms.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

# Generate a response
outputs = model.generate(input_ids, max_length=200, do_sample=True, top_p=0.7, top_k=6) # These are the recommended sample settings.
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

✨ 主要特性

• 多領域應用：支持問答、對話式 AI、代碼生成、醫學文本理解、數學推理和邏輯推理等多種複雜任務。
• 高質量數據訓練：使用由 GPT - 4 生成的 20,000 個精心挑選的偏好對數據集進行微調，確保模型輸出的質量和相關性。
• 符合人類偏好：通過直接偏好優化（DPO）進一步優化訓練數據，使模型輸出更符合人類偏好。

📦 安裝指南

文檔中未提及具體安裝步驟，若需使用該模型，可參考上述快速開始部分的代碼示例，確保已安裝 transformers 庫。

💻 使用示例

基礎用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "Locutusque/Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# For a text generation task
input_text = "<|im_start|>user\nExplain the implications of quantum entanglement in layman's terms.<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

# Generate a response
outputs = model.generate(input_ids, max_length=200, do_sample=True, top_p=0.7, top_k=6) # These are the recommended sample settings.
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

高級用法

文檔中未提及高級用法相關代碼示例。

📚 詳細文檔

模型詳情

預期用途

該模型適用於研究人員、開發者和組織，可用於解決各領域的挑戰性問題。潛在用例包括：

• 科學、醫學、數學和計算機科學領域的智能輔導系統和教育應用。
• 技術支持、客戶服務和特定領域聊天機器人的高級對話式 AI。
• 軟件開發和編程輔助的代碼生成與分析工具。
• 醫療專業人員和研究人員的醫學文本分析與信息檢索。
• 學術界和工業界的數學問題解決和邏輯推理應用。

訓練數據

Locutusque/Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO 模型在精心挑選的 20,000 個偏好對數據集上進行微調，其中 4,000 個示例用於微調。這些示例由 GPT - 4 生成，涵蓋編程、醫學文本、數學問題和推理任務等多個領域。訓練數據通過直接偏好優化（DPO）進一步優化，使模型輸出更符合人類偏好，提高整體性能。

量化版本

• ExLlamaV2: https://huggingface.co/bartowski/Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO-exl2
• GGUF: https://huggingface.co/bartowski/Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO-GGUF

評估結果

任務評估

分組評估

🔧 技術細節

文檔中未提及具體技術實現細節。

📄 許可證

該模型採用 Apache - 2.0 許可證發佈。

⚠️ 重要提示

• 儘管訓練數據經過精心挑選和優化，但由於源數據集的複雜性和多樣性，模型輸出可能仍存在一些不一致或偏差。用戶應注意潛在的侷限性，並針對特定用例仔細評估模型的輸出。
• 此模型具有高度的合規性，會嘗試響應大多數請求。對於企業級部署，強烈建議使用 DPO 進一步微調模型，使其行為符合特定要求和約束。