Japanese-WizardLM2-ChatV-7B-GGUF

Japanese-WizardLM2-ChatV-7B-GGUF

GGUF conversion of "Japanese-WizardLM2-ChatV-7B"

This model, Japanese-WizardLM2-ChatV-7B, is based on "chatntq-ja-7b-v1.0 ", and was created by subtracting "Mistral-7B-v0.1" from "WizardLM-2-7b" ChatVector was added by a factor of 1.0. We aimed to add the high performance of WizardLM-2 to the Japanese language capability of ChatNTQ.

このモデル、Japanese-WizardLM2-ChatV-7Bは、”chatntq-ja-7b-v1.0”をベースに、"WizardLM-2-7b"から"Mistral-7B-v0.1"を差し引いて作ったChatVectorを1.0倍で足しました。 ChatNTQの日本語能力にWizardLM-2の性能の高さが加わる事を狙いました。

Performance

<table> <tr> <th>Model</th> <th><a href="https://huggingface.co/CohereForAI/c4ai-command-r-plus">c4ai-command-r-plus(Cohere API)</a></th> <th><a href="https://huggingface.co/TFMC/Japanese-Starling-ChatV-7B-GGUF">JA-Starling-ChatV-7B-GGUF(fp16)</th> <th>JA-WizardLM2-ChatV-7B-GGUF (This model)(fp16)</th> <th><a href="https://huggingface.co/TFMC/ChatNTQ-JA-7b-v1.0-GGUF">ChatNTQ-JA-7b-v1.0-GGUF(Q8_0)</a></th> </tr> <tr> <td>Parameters</td> <td>104B</td> <td>7B(Mistral)</td> <td>7B(Mistral)</td> <td>7B(Mistral)</td> </tr> <tr> <td>ELYZAtasks100<br>average score</td> <td>4.04</td> <td>3.77</td> <td>3.40</td> <td>2.74</td> </tr> </table>

This score was evaluated by Cohere API command-r-plus using the "<a href="https://huggingface.co/datasets/elyza/ELYZA-tasks-100">ELYZA-tasks-100</a>", a Japanese model with instruction-tuning.

このスコアはinstruction-tuningを行った日本語モデルのベンチマーク「ELYZA-tasks-100」を使い、Cohere APIのcommand-r-plusにより評価させたものです。

Prompt Template

• Llama-2-Chat

<pre><code>[INST] &lt;&lt;SYS&gt;&gt;\nあなたは役に立つアシスタントです。\n&lt;&lt;/SYS&gt;&gt;\n\n{prompt} [/INST]</code></pre>