/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
12 апр 2024

cyfieithydd-7b-fersiwn-3

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Экспериментальная модель BangorAI на базе Mistral-7B для перевода текстов между английским и валлийским языками.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 апр 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Cyfieithydd 7b Fersiwn 3 — экспериментальная модель перевода, разработанная BangorAI на основе BangorAI/mistral-7b-cy-epoch-2. Это плотная авторегрессионная модель Mistral с 7,1 млрд параметров, обученная для перевода между английским и валлийским языками на данных Cofnod y Cynulliad, подготовленных TechIaith, и архиве уведомлений правительства Уэльса. Модель принимает текст и генерирует текст; формат запросов в карточке показывает перевод с английского на валлийский и обратно.

Модель использует веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. В метаданных указано контекстное окно 32 768 токенов, тогда как README описывает базовую Mistral-7B-v0.1 как модель с окном 4k и рекомендует подавать текст по абзацам. Поэтому при длинных входах следует учитывать эту оговорку и проверять фактически поддерживаемую длину в используемой конфигурации.

Сценарии применения

  • перевод английских текстов на валлийский
  • перевод валлийских текстов на английский
  • перевод парламентских записей между английским и валлийским
  • перевод уведомлений правительства Уэльса

Ограничения

Модель обозначена авторами как экспериментальная. README рекомендует подавать текст по абзацам из-за контекстного окна базовой модели в 4k токенов, хотя метаданные каталога указывают 32 768 токенов; это расхождение требует проверки для конкретной конфигурации.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

cyfieithydd-7b-fersiwn-3

Cyfieithydd 7b Fersiwn 3

Model cyfieithu arbrofol sy'n defnyddio LLM Trawsnewidiol.

Mae'r model LLM yn seiliedig ar BangorAI/mistral-7b-cy-epoch-2, sef y model Mistral-7B wedi hyfforddiant parhaus ar gyfer y Gymraeg.

Cafodd y model hyfforddiant cywrain pellach ar y cyfeithiadau canlynol:

Demo

Gallwch roi gynnig ar esiampl o'r model yma: https://demo.bangor.ai/
(cofiwch ddewis yr opsiwn "Trosi En -> Cy")

Fformat Sgwrs

Mae'r hyfforddiant cywrain wedi defnyddio'r fformat canlynol ar gyfer trosi o'r Saesneg i'r Gymraeg:

Cyfieithwch y testun Saesneg canlynol i'r Gymraeg.
### Saesneg:
{prompt}

### Cymraeg:

a'r naill ffordd i'r llall:

Translate the following Welsh text to English.
### Welsh:
{prompt}

### English:

Sut i'w ddefnyddio

Mae'r model Mistral-7B-v-0.1 sy'n tanseilio'r model yma yn defnyddio ffenestr cyd-destun maint 4k, felly mae'n ofyniad i becynnu'r testyn fesul paragraff a'u bwydo i mewn i'r LLM yn eu tro.

Dyma enghraifft mewn Python:

import transformers

device="cuda"
model_name = 'BangorAI/cyfieithydd-7b-fersiwn-3'
model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, load_in_8bit=True)
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

def generate_response(text):
    # Format the input using the provided template
    prompt = f"Cyfieithwch y testun Saesneg canlynol i'r Gymraeg.\n\n### Saesneg:\n{text}\n\n### Cymraeg:\n"
    # Tokenize and encode the prompt
    inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt", add_special_tokens=False).to(device)
    # Generate a response
    outputs = model.generate(inputs, max_length=1000, num_return_sequences=1, do_sample=True, temperature=0.01)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response

text="""The extension of the Flying Start programme is part of a phased expansion of early years provision to all two-year-olds in Wales, with a particular emphasis on strengthening Welsh-medium provision. This is a commitment in the Co-operation Agreement between the Welsh Government and Plaid Cymru."""
response = generate_response(text)
print(response)

Hawlfraint

Mae'r data Cofnod y Cynulliad ac Hysbysiadau Llywodreath Cymru dan Drwydded Llywodraeth Agored.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
cdf50ad

0 моделей