Model: lodrick-the-lafted/Hermes-Instruct-7B-100K Source: Original Platform
license, datasets, model-index
| license | datasets | model-index | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
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| apache-2.0 |
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Hermes-Instruct-7B-v0.2
Mistral-7B-Instruct-v0.2 trained with 100K rows of teknium/openhermes, in Alpaca format.
Prompt Format
Both the default Mistral-Instruct tags and Alpaca are fine, so either:
<s>[INST] {sys_prompt} {instruction} [/INST]
or
{sys_prompt}
### Instruction:
{instruction}
### Response:
The tokenizer default is Alpaca this time around.
Usage
from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch
model = "lodrick-the-lafted/Hermes-Instruct-7B-100K"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
"text-generation",
model=model,
model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
)
messages = [{"role": "user", "content": "Give me a cooking recipe for an apple pie."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])
Open LLM Leaderboard Evaluation Results
Detailed results can be found here
| Metric | Value |
|---|---|
| Avg. | 64.96 |
| AI2 Reasoning Challenge (25-Shot) | 61.52 |
| HellaSwag (10-Shot) | 82.84 |
| MMLU (5-Shot) | 60.95 |
| TruthfulQA (0-shot) | 63.62 |
| Winogrande (5-shot) | 76.87 |
| GSM8k (5-shot) | 43.97 |
Description