Sombrero Opus 14B Sm5

🚀 Sombrero-Opus-14B-Sm5

Sombrero-Opus-14B-Sm5 基于 Qwen 2.5 14B 模态架构，旨在提高编码效率和计算推理能力。该模型针对精简内存使用进行了优化，避免生成不必要的文本令牌，在编码、解释性推理、数学问题解决和技术任务方面表现出色。它使用专门的数据集进行了微调，以提高代码生成、结构化编程逻辑和问题解决能力。

🚀 快速开始

以下是一个使用 apply_chat_template 的代码片段，展示了如何加载分词器和模型并生成内容：

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. 编码优化：该模型专注于生成高质量、结构化的代码，减少冗余令牌，确保高效执行。
2. 内存利用率提升：实现了精简的内存优化，减少计算开销，提高性能。
3. 卓越的推理能力：在解决复杂的数学和算法问题时表现出色，能提供逻辑清晰、结构合理的解释。
4. 长上下文支持：支持长达 128K 令牌的输入上下文，单次输出可达 8K 令牌，非常适合详细的编码响应。
5. 减少不必要的文本令牌：通过减少过多的文本响应，确保编码任务的输出更加聚焦。

📚 详细文档

预期用途

1. 代码生成与优化：专为开发者设计，可协助编写、重构和优化多种编程语言的代码。
2. 算法与数学问题解决：为计算和数学问题提供精确的解释和解决方案。
3. 技术解释与文档编写：为编码概念、库和 API 生成清晰、结构化的解释。
4. 调试辅助：帮助分析代码片段，检测错误并提供修正建议。
5. 教育用途：帮助学生和学习者将复杂的编程主题分解为易于理解的部分。
6. 结构化数据处理：能够分析和生成结构化输出，如 JSON、XML 和表格，非常适合数据科学应用。

局限性

1. 硬件要求：由于其参数规模大且支持长上下文，需要高内存的 GPU 或 TPU。
2. 响应可能存在偏差：尽管设计上保持中立，但输出仍可能反映训练数据中存在的偏差。
3. 创造性任务输出不稳定：在讲故事和非技术主题方面可能产生不同的结果。
4. 缺乏实时信息感知：无法获取训练截止日期之后的实时事件信息。
5. 长输出中的错误传播：早期响应中的小错误可能会影响长篇代码输出的整体连贯性。
6. 对输入提示敏感：响应的有效性可能取决于输入提示的结构质量。

Open LLM Leaderboard 评估结果

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📄 许可证

本模型采用 Apache-2.0 许可证。

📦 模型信息