Sombrero Opus 14B Sm5

🚀 Sombrero-Opus-14B-Sm5

Sombrero-Opus-14B-Sm5 基於 Qwen 2.5 14B 模態架構，旨在提高編碼效率和計算推理能力。該模型針對精簡內存使用進行了優化，避免生成不必要的文本令牌，在編碼、解釋性推理、數學問題解決和技術任務方面表現出色。它使用專門的數據集進行了微調，以提高代碼生成、結構化編程邏輯和問題解決能力。

🚀 快速開始

以下是一個使用 apply_chat_template 的代碼片段，展示瞭如何加載分詞器和模型並生成內容：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "prithivMLmods/Sombrero-Opus-14B-Sm5"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "Write a Python function to find the Fibonacci sequence."
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are an advanced coding assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

✨ 主要特性

1. 編碼優化：該模型專注於生成高質量、結構化的代碼，減少冗餘令牌，確保高效執行。
2. 內存利用率提升：實現了精簡的內存優化，減少計算開銷，提高性能。
3. 卓越的推理能力：在解決複雜的數學和算法問題時表現出色，能提供邏輯清晰、結構合理的解釋。
4. 長上下文支持：支持長達 128K 令牌的輸入上下文，單次輸出可達 8K 令牌，非常適合詳細的編碼響應。
5. 減少不必要的文本令牌：通過減少過多的文本響應，確保編碼任務的輸出更加聚焦。

📚 詳細文檔

預期用途

1. 代碼生成與優化：專為開發者設計，可協助編寫、重構和優化多種編程語言的代碼。
2. 算法與數學問題解決：為計算和數學問題提供精確的解釋和解決方案。
3. 技術解釋與文檔編寫：為編碼概念、庫和 API 生成清晰、結構化的解釋。
4. 調試輔助：幫助分析代碼片段，檢測錯誤並提供修正建議。
5. 教育用途：幫助學生和學習者將複雜的編程主題分解為易於理解的部分。
6. 結構化數據處理：能夠分析和生成結構化輸出，如 JSON、XML 和表格，非常適合數據科學應用。

侷限性

1. 硬件要求：由於其參數規模大且支持長上下文，需要高內存的 GPU 或 TPU。
2. 響應可能存在偏差：儘管設計上保持中立，但輸出仍可能反映訓練數據中存在的偏差。
3. 創造性任務輸出不穩定：在講故事和非技術主題方面可能產生不同的結果。
4. 缺乏即時信息感知：無法獲取訓練截止日期之後的即時事件信息。
5. 長輸出中的錯誤傳播：早期響應中的小錯誤可能會影響長篇代碼輸出的整體連貫性。
6. 對輸入提示敏感：響應的有效性可能取決於輸入提示的結構質量。

Open LLM Leaderboard 評估結果

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📄 許可證

本模型採用 Apache-2.0 許可證。

📦 模型信息