TheBloke
/

em_german_mistral_v01-GGUF

@@ -14,12 +14,10 @@ prompt_template: 'Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: {prompt} ASSISTANT:
   '
 quantized_by: TheBloke
 tags:
-- mistral
 - pytorch
-- llama
-- llama-2
 - german
 - deutsch
 ---
 <!-- header start -->
@@ -291,29 +289,50 @@ And thank you again to a16z for their generous grant.
 ![EM Logo](em_model_logo_web.jpeg)
-# EM German Mistral 7b (Alpha)
-([Zur deutschen Version](#deutsch-em-german))
-**EM German (v01)** is an experimental llama2 and mistral-based model family, finetuned on a large dataset of various instructions in German language. The models are optimized for German text, providing proficiency in understanding, generating, and interacting with German language content.
-**This is a very first experimental version of Mistrals 7b model**. This is still based on the HF LLama Model and not on the Mistral implementation, lacking features like GQA and sliding windows - use at your own discretion.
-For more mature models, please look at the llama-2 based models of the EM family (see links below).
-# Links & Demos
-We will publish further instructions, updates and code-snippets in the project's [Github-Repo](https://github.com/jphme/EM_German).
 ## Model Links
 | Base Model | HF    | GPTQ  | GGUF  | AWQ   |
 |-------|-------|-------|-------|-------|
-| [Llama2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf) 7b    | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_v01) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_v01_gptq) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_v01_gguf) | soon |
-| [Llama2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-hf) 13b   | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_13b_v01) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_13b_v01_gptq) | soon | soon |
-| [Llama2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf) 70b   | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_70b_v01) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_70b_v01_gptq) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_70b_v01_gguf) | soon |
-| [Mistral 7b](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_mistral_v01) | soon | soon | tbc |
-| [LeoLm 7b](https://huggingface.co/LeoLM/leo-hessianai-7b) | soon | soon | soon | tbc |
-| [LeoLM 13b](https://huggingface.co/LeoLM/leo-hessianai-7b) | soon | soon | soon | tbc |
 ## Demos:
@@ -321,7 +340,7 @@ You can use some of the models with **free** google Colab instances (e.g. the 7b
 * [Example Colab Notebook for 13b with GPTQ](https://colab.research.google.com/drive/1IJfJdVwGkfe5MYOqHptystR3FBeEUdGn?usp=sharing)
 * [Example Colab Notebook for 7b with 8bit-Loading](https://colab.research.google.com/drive/1bsv6vkLM4AlCpSyXA6ol9P32zxZmf7Zu?usp=sharing)
-* Further Examples for LLM apps will follow soon...
 # Prompt Format
@@ -334,280 +353,59 @@ Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: <instruction> ASSISTANT:
 You can swap the standard system prompt for a better suited one (see below for RAG-tasks).
-# Results
-Attached a few example outputs. I also developed a few small German benchmarks (based on the Eleuther LM Evaluation Harness), which I will publish soon.
-## Example Output
-Prompt:
-```
-Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Ein Buch hat 500 Seiten. Jede Seite enthält 300 Wörter. Wie viele Wörter sind im gesamten Buch enthalten? ASSISTANT:
-```
-Response EM 7b v01
-```
-Die Gesamtzahl der Wörter in dem Buch kann berechnet werden, indem man die Anzahl der Wörter pro Seite mit der Gesamtzahl der Seiten multipliziert.
-Gesamtzahl der Wörter = Anzahl der Wörter pro Seite * Gesamtzahl der Seiten = 300 Wörter pro Seite * 500 Seiten = 150.000 Wörter
-Das Buch enthält also insgesamt 150.000 Wörter.
-```
-Prompt:
-```
-Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Erläutere die Grundprinzipien der evolutionären Biologie und Genetik, indem du den Prozess der natürlichen Selektion, die Rolle von Mutationen und genetischer Drift sowie das Konzept der adaptiven Radiation erklärst. ASSISTANT:
-```
-Response EM 7b v01
-```
-Die Evolutionäre Biologie und Genetik sind zwei intim verwandte Disziplinen, die sich mit dem Studium des Verhaltens und der Entwicklung von Organismen in der Natur befassen. Sie untersuchen, wie Arten sich im Laufe der Zeit entwickeln und wie diese Veränderungen genetisch bedingt sind.
-    1. Natürliche Selektion: Die natürliche Selektion ist ein grundlegendes Prinzip in der Evolutionäre Biologie. Es besagt, dass Individuen innerhalb einer Spezies unterschiedliche Fähigkeiten oder Merkmale aufweisen können. Diese Merkmale beeinflussen ihre Überlebens- und Fortpflanzungsrate. Diejenigen mit Vorteilen haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, ihre Gene an zukünftige Generationen weiterzugeben und so die Art im Laufe der Zeit zu verändern.
-    2. Rolle von Mutationen: Mutationen sind Veränderungen im Genom eines Organismus, die entweder durch zufällige Fehler während der Replikation oder durch Exposition gegenüber Strahlung verursacht werden. Diese Veränderungen können dazu führen, dass ein Individuum neue Eigenschaften aufweist, die es im Kampf ums Überleben vorteilhaft machen könnten. Diese Mutationen werden dann von der natürlichen Selektion beeinflusst und können so zur Entwicklung neuer Arten beitragen.
-    3. Genetische Drift: Genetische Drift ist ein zufälliger Prozess, der durch die Verteilung von Allelen in einer Population stattfindet. Wenn eine Population kleiner wird oder wenn die Überlebens- und Fortpflanzungsraten zwischen den Individuen variieren, kann dies dazu führen, dass bestimmte Gene stärker oder weniger häufig werden. Dies kann dazu führen, dass die Population im Laufe der Zeit unterschiedliche Merkmale aufweist.
-    4. Adaptive Radiation: Adaptive Radiation ist ein Prozess, bei dem eine Art mehrere verschiedene Linien auslässt, die sich auf verschiedene Weise an ihre Umgebung anpassen. Dies geschieht normalerweise, wenn die Umwelt sich ändert und die Art neue Fähigkeiten benötigt, um überleben zu können. Die verschiedenen Linien können dann unterschiedliche Eigenschaften entwickeln, die ihnen helfen, in dieser neuen Umgebung zu überleben.
-```
-## Factual Retrieval / RAG
-EM Models offer a special format for Factual Retrieval/RAG that is optimized for minimizing hallucinations. We use the same format as Airoboros for this:
-### Example
-Prompt
-```
-Du bist ein hilfreicher Assistent. Für die folgende Aufgabe stehen dir zwischen den tags BEGININPUT und ENDINPUT mehrere Quellen zur Verfügung. Metadaten zu den einzelnen Quellen wie Autor, URL o.ä. sind zwischen BEGINCONTEXT und ENDCONTEXT zu finden, danach folgt der Text der Quelle. Die eigentliche Aufgabe oder Frage ist zwischen BEGININSTRUCTION und ENDINCSTRUCTION zu finden. Beantworte diese wortwörtlich mit einem Zitat aus den Quellen. Sollten diese keine Antwort enthalten, antworte, dass auf Basis der gegebenen Informationen keine Antwort möglich ist! USER: BEGININPUT
-BEGINCONTEXT
-Url: https://www.jph.me
-ENDCONTEXT
-Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig!
-ENDINPUT
-BEGININSTRUCTION Was ist 1+1? ENDINSTRUCTION ASSISTANT:
 ```
-Model response:
-```
-Mit den gegebenen Informationen ist diese Frage nicht zu beantworten.
-```
-Note that the model would normally always answer with the correct response to a trivial question like this but is trained to deny an answer, if there is no source between the BEGININPUT and ENDINPUT that provides a grounding.
-If we keep the same Context/Input but ask instead:
-```
-BEGININSTRUCTION Wie wird das Wetter heute in Düsseldorf? Gebe die Quelle mit an! ENDINSTRUCTION ASSISTANT:
 ```
-We get the correct answer with the source:
 ```
-Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig! (Quelle: Url: https://www.jph.me)
-```
-# Evaluation
-I will publish some custom German benchmarks and the results for them soon.
-# Dataset
-The dataset is a mixture of multi-turn chats, retrieval instructions and synthetically generated instructions spawning many topics and applications.
-## Use with tranformers
-Unchanged from the base model:
-```python
-import torch
-from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
-# Hugging Face model_path
-model_path = 'jphme/em_german_7b_v01'
-tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_path)
-model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
-    model_path, torch_dtype=torch.float16, device_map='auto',
-)
-def ask_model(instruction, system='Du bist ein hilfreicher Assistent.'):
-    prompt=f"{system} USER: {instruction} ASSISTANT:"
-    input_tokens=tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
-    output_tokens=model.generate(**input_tokens,  max_new_tokens=200)[0]
-    answer=tokenizer.decode(output_tokens, skip_special_tokens=True)
-    return answer
-print(ask_model("Nenne mir 10 gute Gründe dafür, heute Sport zu machen!"))
 ```
-# Limitations & Biases
-This model can produce factually incorrect output, and should not be relied on to produce factually accurate information.
-This model was trained on various public datasets. While great efforts have been taken to clean the pretraining data, it is possible that this model could generate lewd, biased or otherwise offensive outputs.
 # Acknowledgements:
 Many thanks to [winglian/caseus](https://huggingface.co/winglian) for his great work on Axolotl which I used to train the EM mdoels. I am also grateful to [Jon Durbin](https://huggingface.co/jondurbin) and his [Airoboros](https://huggingface.co/jondurbin/airoboros-l2-70b-2.2.1) models and code from which I borrowed many ideas and code snippets.
 The 70b model was trained with support of the [OVH Cloud Startup Program](https://startup.ovhcloud.com/en/).
 # Contact
 I you are interested in customized LLMs for business applications, please get in contact with me via [my website](https://www.jph.me). I am also always happy about suggestions and feedback.
-*PS: I am also still searching for a Co-Founder*.
 # Disclaimer:
-The license on this model does not constitute legal advice. I am not responsible for the actions of third parties who use this model.
-This model should only be used for research purposes. The original Llama2 license applies and is distributed with the model files.
--------------
--------------
--------------
-# (Deutsch) EM German
-**EM German (v01)** ist eine experimentelle, Llama2-basierte KI-Modellreihe, die in deutscher Sprache fine-getuned wurde.
-Die Modelle sind für deutschen Text optimiert und können Inhalte in deutscher Sprache verstehen und generieren.
-**Dieses 7b-Modell wurde zusätzlich mit >3 Milliarden Token deutscher Texte vortrainiert**.
-# Links & Demos
-Im [Github-Repo](https://github.com/jphme/EM_German) Repo werde ich weitere Beispiele und Code-Snippets veröffentlichen.
-## Model Links
-| Base Model | HF    | GPTQ  | GGUF  | AWQ   |
-|-------|-------|-------|-------|-------|
-| [Llama2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-hf) 7b    | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_v01) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_v01_gptq) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_v01_gguf) | soon |
-| [Llama2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-hf) 13b   | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_13b_v01) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_13b_v01_gptq) | soon | soon |
-| [Llama2](https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf) 70b   | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_70b_v01) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_70b_v01_gptq) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_70b_v01_gguf) | soon |
-| [Mistral 7b](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_mistral_v01) | soon | soon | tbc |
-| [LeoLm 7b](https://huggingface.co/LeoLM/leo-hessianai-7b) | soon | soon | soon | tbc |
-| [LeoLM 13b](https://huggingface.co/LeoLM/leo-hessianai-7b) | soon | soon | soon | tbc |
-## Colab:
-Einige der Modelle können mit kostenlosen Google Colab-Instanzen verwendet werden (z.B. das 7b-Modell in 8-Bit oder das 13b-Modell mit GPTQ):
-* [Beispiel-Notebook 13b mit GPTQ](https://colab.research.google.com/drive/1IJfJdVwGkfe5MYOqHptystR3FBeEUdGn?usp=sharing)
-* [Beispiel-Notebook 7b mit 8-Bit](https://colab.research.google.com/drive/1bsv6vkLM4AlCpSyXA6ol9P32zxZmf7Zu?usp=sharing)
-* Weitere Beispiele für LLM-Apps folgen in Kürze...
-# Eingabeformat
-Dieses Modell folgt dem Vicuna-Format ohne Zeilenumbrüche (sollte aber auch mit Zeilenumbrüchen funktionieren). Das Format lautet wie folgt:
-```
-Du bist ein hilfreicher Assistent. USER: <Anweisung> ASSISTANT:
-```
-Sie können das Standard-Systemprompt aber auch ändern (siehe unten für ein Beispiel bei Aufgaben mit externen Datenbanken).
-# Ergebnisse
-Anbei einige Beispiele für Modell-Outputs. Wir werden demnächst einige kleine deutsche Benchmarks veröffentlichen (basierend auf dem Eleuther LM Evaluation Harness), die wir bei diesen Modellen bereits getstet haben.
-## Beispiel-Ausgaben
-Prompt:
-```
-Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Ein Buch hat 500 Seiten. Jede Seite enthält 300 Wörter. Wie viele Wörter sind im gesamten Buch enthalten? ASSISTANT:
-```
-Antwort EM 7b v01
-```
-Die Gesamtzahl der Wörter in dem Buch kann berechnet werden, indem man die Anzahl der Wörter pro Seite mit der Gesamtzahl der Seiten multipliziert.
-Gesamtzahl der Wörter = Anzahl der Wörter pro Seite * Gesamtzahl der Seiten = 300 Wörter pro Seite * 500 Seiten = 150.000 Wörter
-Das Buch enthält also insgesamt 150.000 Wörter.
-```
-Prompt:
-```
-Du bist ein hilfreicher Assistent USER: Erläutere die Grundprinzipien der evolutionären Biologie und Genetik, indem du den Prozess der natürlichen Selektion, die Rolle von Mutationen und genetischer Drift sowie das Konzept der adaptiven Radiation erklärst. ASSISTANT:
-```
-Antwort EM 7b v01:
-```
-Die Evolutionäre Biologie und Genetik sind zwei intim verwandte Disziplinen, die sich mit dem Studium des Verhaltens und der Entwicklung von Organismen in der Natur befassen. Sie untersuchen, wie Arten sich im Laufe der Zeit entwickeln und wie diese Veränderungen genetisch bedingt sind.
-    1. Natürliche Selektion: Die natürliche Selektion ist ein grundlegendes Prinzip in der Evolutionäre Biologie. Es besagt, dass Individuen innerhalb einer Spezies unterschiedliche Fähigkeiten oder Merkmale aufweisen können. Diese Merkmale beeinflussen ihre Überlebens- und Fortpflanzungsrate. Diejenigen mit Vorteilen haben eine höhere Wahrscheinlichkeit, ihre Gene an zukünftige Generationen weiterzugeben und so die Art im Laufe der Zeit zu verändern.
-    2. Rolle von Mutationen: Mutationen sind Veränderungen im Genom eines Organismus, die entweder durch zufällige Fehler während der Replikation oder durch Exposition gegenüber Strahlung verursacht werden. Diese Veränderungen können dazu führen, dass ein Individuum neue Eigenschaften aufweist, die es im Kampf ums Überleben vorteilhaft machen könnten. Diese Mutationen werden dann von der natürlichen Selektion beeinflusst und können so zur Entwicklung neuer Arten beitragen.
-    3. Genetische Drift: Genetische Drift ist ein zufälliger Prozess, der durch die Verteilung von Allelen in einer Population stattfindet. Wenn eine Population kleiner wird oder wenn die Überlebens- und Fortpflanzungsraten zwischen den Individuen variieren, kann dies dazu führen, dass bestimmte Gene stärker oder weniger häufig werden. Dies kann dazu führen, dass die Population im Laufe der Zeit unterschiedliche Merkmale aufweist.
-    4. Adaptive Radiation: Adaptive Radiation ist ein Prozess, bei dem eine Art mehrere verschiedene Linien auslässt, die sich auf verschiedene Weise an ihre Umgebung anpassen. Dies geschieht normalerweise, wenn die Umwelt sich ändert und die Art neue Fähigkeiten benötigt, um überleben zu können. Die verschiedenen Linien können dann unterschiedliche Eigenschaften entwickeln, die ihnen helfen, in dieser neuen Umgebung zu überleben.
-```
-## Sachliche Abfrage / RAG
-EM-Modelle bieten ein spezielles Format für RAG (also die Verwendung mit Informationen aus zusätzlichen externen Quellen wie Datenbanken oder Websiten), das für die Minimierung von Halluzinationen und Falscinformationen optimiert ist. Wir verwenden dasselbe Format wie Airoboros dafür.
-### Beispiel
-Prompt
-```
-Du bist ein hilfreicher Assistent. Für die folgende Aufgabe stehen dir zwischen den tags BEGININPUT und ENDINPUT mehrere Quellen zur Verfügung. Metadaten zu den einzelnen Quellen wie Autor, URL o.ä. sind zwischen BEGINCONTEXT und ENDCONTEXT zu finden, danach folgt der Text der Quelle. Die eigentliche Aufgabe oder Frage ist zwischen BEGININSTRUCTION und ENDINCSTRUCTION zu finden. Beantworte diese wortwörtlich mit einem Zitat aus den Quellen. Sollten diese keine Antwort enthalten, antworte, dass auf Basis der gegebenen Informationen keine Antwort möglich ist! USER: BEGININPUT
-BEGINCONTEXT
-Url: https://www.jph.me
-ENDCONTEXT
-Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig!
-ENDINPUT
-BEGININSTRUCTION Was ist 1+1? ENDINSTRUCTION ASSISTANT:
-```
-Modellantwort:
-```
-Mit den gegebenen Informationen ist diese Frage nicht zu beantworten.
-```
-Hier würde das Modell normalerweise die (triviale) Antwort (2) geben, ist aber trainiert, keine Antwort zu geben, wenn es keine Quelle zwischen BEGININPUT und ENDINPUT gibt, die eine belegbare Antwort liefert.
-Wenn wir anstattdessen fragen:
-```
-BEGININSTRUCTION Wie wird das Wetter heute in Düsseldorf? Gebe die Quelle mit an! ENDINSTRUCTION ASSISTANT:
-```
-Bekommen wir die korrekte Antwort mit Quellenangabe
-```
-Das Wetter in Düsseldorf wird heute schön und sonnig! (Quelle: Url: https://www.jph.me)
-```
-# Evaluation
-coming soon
-# Datensatz
-Der Datensatz ist eine Mischung aus Multi-Turn-Chats, RAG Instructions und synthetisch generierten Finetuning-Daten, die viele Themen und Anwendungen abdecken.
-# Einschränkungen & Vorurteile
-Dieses Modell kann sachlich falsche Ausgaben produzieren und sollte nur zu Forschubngszwecken verwendet werden.
-# Danksagungen:
-Vielen Dank an [winglian/caseus](https://huggingface.co/winglian) für seine großartige Arbeit an Axolotl, die ich zur Schulung der EM-Modelle verwendet habe. Ich bin auch [Jon Durbin](https://huggingface.co/jondurbin) für seine Arioboros Modelle und Code-Schnipsel dankbar, von denen ich viele Ideen nutzen konnte.
-Das 70b-Modell wurde mit Unterstützung des [OVH Cloud Startup Program](https://startup.ovhcloud.com/en/) trainiert.
-# Kontakt
-Wenn Sie an customized LLMs für geschäftliche Anwendungen interessiert sind, kontaktieren Sie mich bitte über [meine Website](https://www.jph.me). Ich freue mich auch immer über Anregungen und Feedback zu meinen Modellen.
-*PS: Ich suche auch immer noch einen Co-Founder für unser Startup, das sich noch im Stealth-Modus befindet.*
-# Haftungsausschluss:
-Ich bin nicht verantwortlich für die Handlungen Dritter, die dieses Modell verwenden. Dieses Modell sollte nur für Forschungszwecke verwendet werden. Die ursprüngliche Llama2-Lizenz gilt und wird mit den Modell-Dateien verteilt.
 <!-- original-model-card end -->

   '
 quantized_by: TheBloke
 tags:
 - pytorch
 - german
 - deutsch
+- mistral
 ---
 <!-- header start -->
 ![EM Logo](em_model_logo_web.jpeg)
+*Please note that the Mistral architecture is very recent and still not supported by all libraries (e.g. AutoGPTQ). In case of any problems, please try a different format/base model.*
+# Table of Contents
+1. [Introduction](#introduction)
+2. [Links & Demos](#links--demos)
+   - [Model Links](#model-links)
+   - [Demos](#demos)
+3. [Prompt Format](#prompt-format)
+4. [Example Output](#example-output)
+5. [Acknowledgements](#acknowledgements)
+6. [Contact](#contact)
+7. [Disclaimer](#disclaimer)
+# Introduction
+**EM German** is a Llama2/Mistral/LeoLM-based model family, finetuned on a large dataset of various instructions in German language. The models are optimized for German text, providing proficiency in understanding, generating, and interacting with German language content.
+We offer versions based on 7b, 13b and 70b Llama-2, Mistral and LeoLM (Llama-2/Mistral with continued pretraining on German texts) models.
+Please find all Informations, Example Outputs, the special RAG prompt format, output examples and eval results for the EM German Model family in [our Github Repository](https://github.com/jphme/EM_German).  ([Deutsche Version](https://github.com/jphme/EM_German/blob/main/README_DE.md))
+# Links & Demos
 ## Model Links
+Should you try only one model version, I strongly recommend the **LeoLM Mistral** model which offers by far the best combination of performance and computing requirements!
 | Base Model | HF    | GPTQ  | GGUF  | AWQ   |
 |-------|-------|-------|-------|-------|
+| Llama2 7b   | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_v01) | [Link](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_7b_v01-GPTQ) | [Link](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_7b_v01-GGUF) | [Link](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_7b_v01-AWQ) |
+| Llama2 13b  | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_13b_v01) | [Link](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_13b_v01-GPTQ) | [Link](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_13b_v01-GGUF) | [Link](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_13b_v01-AWQ) |
+| Llama2 70b   | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_70b_v01) | [Link](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_70b_v01-GPTQ) | [Link](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_70b_v01-GGUF) | [Link](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_70b_v01-AWQ) |
+| [Mistral 7b](https://huggingface.co/mistralai/Mistral-7B-v0.1) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_mistral_v01) | [Link](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_mistral_v01-GPTQ) | [Link](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_mistral_v01-GGUF) | [Link](https://huggingface.co/TheBloke/em_german_mistral_v01-AWQ) |
+| [LeoLM 7b](https://huggingface.co/LeoLM/leo-hessianai-7b) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_leo) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_7b_leo_gptq) | [Link](hhttps://huggingface.co/jphme/em_german_7b_leo_gguf) | tbc |
+| [LeoLM 13b](https://huggingface.co/LeoLM/leo-hessianai-13b) | soon | soon | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_13b_leo_gguf) | tbc |
+| [LeoLM Mistral 7b](tbc) | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_leo_mistral) | soon | [Link](https://huggingface.co/jphme/em_german_leo_mistral_gguf) | tbc |
+### Notes about the different versions:
+See also the [comparison of example outputs](https://github.com/jphme/EM_German/blob/main/example_output_comparison.md) for a comparison of (7b) model capabilities.
+If you get unsatisfying results with one or another EM German version, please try a different (and/or larger) model or version for your usecase.
 ## Demos:
 * [Example Colab Notebook for 13b with GPTQ](https://colab.research.google.com/drive/1IJfJdVwGkfe5MYOqHptystR3FBeEUdGn?usp=sharing)
 * [Example Colab Notebook for 7b with 8bit-Loading](https://colab.research.google.com/drive/1bsv6vkLM4AlCpSyXA6ol9P32zxZmf7Zu?usp=sharing)
+* [Example Colab Notebook for 7b Mistral GGUF with Grammar-based structured output](https://colab.research.google.com/drive/17O-a3D4BnVc_V9Of3dFfed18v1ULu1Sv?usp=sharing)
 # Prompt Format
 You can swap the standard system prompt for a better suited one (see below for RAG-tasks).
+# Example Output
+Please find a selection of various example outputs for all 7b versions of EM German [here](https://github.com/jphme/EM_German/blob/main/example_output_comparison.md).
+**Prompt:**
+> Erkläre die Bedeutung von drei wesentlichen Elementen der Bilanzierung und des Accountings nach IFRS für Unternehmen, die auf internationaler Ebene tätig sind.
+**Antwort EM German Leo Mistral 7b:**
 ```
+Die International Financial Reporting Standards (IFRS) sind eine Reihe von internationalen Rechnungslegungsstandards, die von der International Accounting Standards Board (IASB) entwickelt wurden. Sie sollen dazu beitragen, dass Finanzberichte vergleichbar, zuverlässig und relevant sind.
+1. Fair Value: Dieses Konzept ist ein zentraler Bestandteil der IFRS. Es besagt, dass Vermögenswerte und Schulden zum fairen Wert bilanziert werden sollten, was dem Preis entspricht, zu dem sie zwischen Marktteilnehmern gehandelt werden könnten. Dadurch wird sichergestellt, dass das Unternehmen eine genaue Darstellung seiner finanziellen Lage liefert.
+2. Konsolidierung: Die IFRS verlangen von Unternehmen, ihre Finanzergebnisse auf konsolidierter Basis darzustellen. Das bedeutet, dass alle Tochtergesellschaften und verbundenen Unternehmen in die Bilanz des Mutterunternehmens aufgenommen werden. Dadurch wird ein klareres Bild von der finanziellen Situation des Konzerns geschaffen.
+3. Vollständigkeitsprinzip: Die IFRS verlangen von Unternehmen, alle relevanten Informationen offenzulegen. Dies umfasst sowohl positive als auch negative Faktoren, wie zum Beispiel Gewinne und Verluste, Einnahmen und Ausgaben sowie Risiken und Unsicherheiten. Durch dieses Prinzip wird sichergestellt, dass Investoren, Kreditgeber und andere Stakeholder eine umfassende Einschätzung der finanziellen Lage des Unternehmens vornehmen können.
 ```
+**Prompt:**
+> Ein Mensch atmet durchschnittlich 16 Mal pro Minute. Wie oft atmet er an einem Tag?
+**Antwort EM German Leo Mistral 7b:**
 ```
+ Zuerst berechnen wir, wie oft eine Person in einer Stunde atmet. Wir wissen, dass eine Stunde 60 Minuten hat, also:
+Atemzüge pro Stunde = Atemfrequenz * Minuten pro Stunde
+= 16 Atemzüge pro Minute * 60 Minuten
+= 960 Atemzüge
+Um herauszufinden, wie viele Atemzüge eine Person an einem Tag macht, müssen wir diese stündliche Rate mit der Anzahl der Stunden an einem Tag multiplizieren, also 24:
+Atemzüge pro Tag = Atemzüge pro Stunde * Stunden pro Tag
+= 960 Atemzüge * 24 Stunden
+= 23.040 Atemzüge
+Also macht ein durchschnittlicher Mensch etwa 23.040 Atemzüge an einem Tag.
 ```
+(For more examples,  please visit [our Github Repository](https://github.com/jphme/EM_German).)
 # Acknowledgements:
 Many thanks to [winglian/caseus](https://huggingface.co/winglian) for his great work on Axolotl which I used to train the EM mdoels. I am also grateful to [Jon Durbin](https://huggingface.co/jondurbin) and his [Airoboros](https://huggingface.co/jondurbin/airoboros-l2-70b-2.2.1) models and code from which I borrowed many ideas and code snippets.
+Additionally many thanks to [Björn Plüster](https://huggingface.co/bjoernp) and the LeoLM team for the outstanding pretraining work on LeoLM and last but not least many many thanks to [TheBloke](https://huggingface.co/TheBloke) for the preparation of quantized versions in all formats under the sun.
 The 70b model was trained with support of the [OVH Cloud Startup Program](https://startup.ovhcloud.com/en/).
 # Contact
 I you are interested in customized LLMs for business applications, please get in contact with me via [my website](https://www.jph.me). I am also always happy about suggestions and feedback.
+*PS: We are also always interested in support for our startup [ellamind](https://ellamind.com), which will offer customized models for business applications in the future (we are currently still in stealth mode). If you use our models for business applications and have advanced needs for specialized capabilities, please get in touch.*
 # Disclaimer:
+I am not responsible for the actions of third parties who use this model or the outputs of the model. This model should only be used for research purposes. The original base model license applies and is distributed with the model files.
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