Hyperion 3.0 Mistral 7B DPO

🚀 Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO

Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO 是一个经过精细微调的语言模型，它在多种复杂任务中表现出色，如问答、对话、代码生成等。通过使用精心挑选的训练数据和优化技术，该模型能够提供高质量的输出，满足不同领域的需求。

🚀 快速开始

以下是使用 Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO 进行文本生成的基本代码示例：

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

• 多领域应用：支持问答、对话式 AI、代码生成、医学文本理解、数学推理和逻辑推理等多种复杂任务。
• 高质量数据训练：使用由 GPT - 4 生成的 20,000 个精心挑选的偏好对数据集进行微调，确保模型输出的质量和相关性。
• 符合人类偏好：通过直接偏好优化（DPO）进一步优化训练数据，使模型输出更符合人类偏好。

📦 安装指南

文档中未提及具体安装步骤，若需使用该模型，可参考上述快速开始部分的代码示例，确保已安装 transformers 库。

💻 使用示例

基础用法

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))

高级用法

文档中未提及高级用法相关代码示例。

📚 详细文档

模型详情

预期用途

该模型适用于研究人员、开发者和组织，可用于解决各领域的挑战性问题。潜在用例包括：

• 科学、医学、数学和计算机科学领域的智能辅导系统和教育应用。
• 技术支持、客户服务和特定领域聊天机器人的高级对话式 AI。
• 软件开发和编程辅助的代码生成与分析工具。
• 医疗专业人员和研究人员的医学文本分析与信息检索。
• 学术界和工业界的数学问题解决和逻辑推理应用。

训练数据

Locutusque/Hyperion-3.0-Mistral-7B-DPO 模型在精心挑选的 20,000 个偏好对数据集上进行微调，其中 4,000 个示例用于微调。这些示例由 GPT - 4 生成，涵盖编程、医学文本、数学问题和推理任务等多个领域。训练数据通过直接偏好优化（DPO）进一步优化，使模型输出更符合人类偏好，提高整体性能。

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

评估结果

任务评估

分组评估

🔧 技术细节

文档中未提及具体技术实现细节。

📄 许可证

该模型采用 Apache - 2.0 许可证发布。

⚠️ 重要提示

• 尽管训练数据经过精心挑选和优化，但由于源数据集的复杂性和多样性，模型输出可能仍存在一些不一致或偏差。用户应注意潜在的局限性，并针对特定用例仔细评估模型的输出。
• 此模型具有高度的合规性，会尝试响应大多数请求。对于企业级部署，强烈建议使用 DPO 进一步微调模型，使其行为符合特定要求和约束。