Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24

Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24

全新升级的俄英双语大语言模型 内置RAG检索增强功能

Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R是一个基于Mistral-Nemo的开源语言模型,针对俄语和英语进行了深度优化。模型通过SFT和SMPO方法训练,具备推理分析、文本生成、代码编写等多项能力。其特色在于支持RAG检索增强和128K长文本处理,在俄语基准测试中接近gpt-4o-mini水平。该项目完全开源,包含训练代码和数据集。

RAG技术语言模型人工智能模型GithubVikhr-Nemo机器学习开源项目Huggingface

项目概述

Vikhr-Nemo-12B-Instruct-R-21-09-24是由VikhrModels团队开发的一个基于Mistral-Nemo的升级版大语言模型。该模型主要针对俄语和英语进行了优化,并具有出色的多语言生成和RAG(检索增强生成)能力。

主要特点

  • 在俄语和英语生成方面具有优秀的性能,可以胜任推理、总结、编程、角色扮演和对话等多种任务
  • 支持系统提示来调整回答风格
  • 继承自基础模型的128K上下文长度支持
  • 具备Grounded RAG模式,可以通过documents角色进行文档检索和问答

技术实现

  • 训练过程包含SFT和SMPO两个阶段
  • 使用了150k条指令的GrandMaster-PRO-MAX数据集进行SFT训练
  • 针对RAG能力训练了50k对话的Grounded-RAG-RU-v2数据集
  • 使用自研的SMPO (一种DPO变体)方法进行模型对齐

性能评估

  • 在ru-arena-general基准测试中达到79.8%的胜率
  • 在RAG基准测试中表现优异,对于领域内问题正确率68%,领域外问题正确率92%
  • 性能可与GPT-4o-mini相媲美

使用特点

  • 支持API形式调用
  • 可以处理Markdown、HTML和纯文本格式的文档
  • 每个文档内容长度可达4k字符
  • 通过documents角色提供JSON格式的文档列表
  • 能够返回相关文档ID和基于文档的详细回答

局限性

  • 回答的安全性水平较低
  • 系统提示主要用于指定回答风格,不适合角色扮演
  • 需要用户自行测试并注意安全性问题

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