Model Card for Minerva-3B-base-QA-v1.0

Minerva-3B-base-RAG is a specialized question-answering (QA) model derived through the finetuning of Minerva-3B-base-v1.0. This finetuning was independently conducted to enhance the model's performance for QA tasks, making it ideally suited for use in Retrieval-Augmented Generation (RAG) applications.

Overview


How to Use

import transformers
import torch

model_id = "DeepMount00/Minerva-3B-base-RAG"

# Initialize the pipeline.
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)

def generate_text(pipeline, context, question):
    input_text = f"[INST]Contesto: {context}\nDomanda:{question}\n[/INST]"
    output = pipeline(
        input_text,
        max_new_tokens=512,
    )
    generated_text = output[0]['generated_text']
    response_text = generated_text.split("[/INST]", 1)[1].strip()
    return response_text.replace("<end_of_text>", "")

contesto = """La torre degli Asinelli è una delle cosiddette due torri di Bologna, simbolo della città, situate in piazza di porta Ravegnana, all'incrocio tra le antiche strade San Donato (ora via Zamboni), San Vitale, Maggiore e Castiglione. Eretta, secondo la tradizione, fra il 1109 e il 1119 dal nobile Gherardo Asinelli, la torre è alta 97,20 metri, pende verso ovest per 2,23 metri e presenta all'interno una scalinata composta da 498 gradini. Ancora non si può dire con certezza quando e da chi fu costruita la torre degli Asinelli. Si presume che la torre debba il proprio nome a Gherardo Asinelli, il nobile cavaliere di fazione ghibellina al quale se ne attribuisce la costruzione, iniziata secondo una consolidata tradizione l'11 ottobre 1109 e terminata dieci anni dopo, nel 1119."""
domanda = """In che città si trova la torre degli Asinelli?"""

answer = generate_text(pipeline, contesto, domanda)
print(answer)
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Safetensors
Model size
2.89B params
Tensor type
BF16
·
Inference Examples
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Model tree for DeepMount00/Minerva-3B-base-RAG

Finetunes
6 models
Merges
2 models
Quantizations
4 models

Dataset used to train DeepMount00/Minerva-3B-base-RAG

Collection including DeepMount00/Minerva-3B-base-RAG