/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
29 июл 2024

Defne-llama3.1-8B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Турецкоязычная чат-модель на базе Llama 3.1 для диалогов и ответов на вопросы.

52скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены30 июл 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 оценки6

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

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4331

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3866

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5036

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2961

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,5321

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1601

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Defne — чат-модель Eurdem на архитектуре Llama 3.1, созданная дообучением Meta-Llama-3.1-8B-Instruct на турецком наборе данных объёмом около 4 млн токенов и последующим объединением с VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct. Модель содержит 7,5 млрд параметров, предназначена для диалоговой генерации текста и принимает текстовые запросы, выдавая текстовые ответы. Заявлен контекст до 131 072 токенов; доступны веса в формате safetensors.

Основной сценарий — общение на турецком языке и помощь с вопросами, включая простые вычисления. В метаданных также перечислена поддержка английского, немецкого, французского, итальянского и испанского языков. Модель распространяется по лицензии Llama 3.1. В карточке приведены лишь краткие примеры, поэтому качество и надёжность ответов для разных задач по ним оценить нельзя.

Сценарии применения

  • чат-бот для общения на турецком языке
  • ответы на вопросы на турецком языке
  • решение простых математических задач в диалоге

Ограничения

Карточка содержит мало примеров, поэтому качество на разных типах запросов не установлено. Дообучение описано на турецком наборе данных, и пригодность для других языков может различаться.

Для каких профессий подходит3

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

Fine-tuned version of meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct, trained on Turkish dataset (~4 mio tokens). Then it is merged with VAGOsolutions/Llama-3.1-SauerkrautLM-8b-Instruct.

💻 Kullanım/How to Use

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

import transformers
import torch

model_id = "Eurdem/Defne-llama3.1-8B"

pipeline = transformers.pipeline(
                                "text-generation",
                                model=model_id,
                                model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16, "load_in_8bit": True},
                                device_map="auto",
                                )

## For English
messages = [{"role": "system", "content": "You are a helpful chatbot, named Defne, who always responds friendly."},
            {"role": "user", "content": "Answer the questions: 1) Who are you? 2) f(x)=3x^2+4x+12 so what is f(3)?"},
]

## For Turkish
messages = [{"role": "system", "content": "Sen, Defne isimli Türkçe konuşan bir chatbotsun."},
            {"role": "user", "content": "Soruları numaralandırarak cevapla. 1) Sen kimsin?  2) f(x)=3x^2+4x+12 ise f(3) kaçtır?"}
]

outputs = pipeline(
                  messages,
                  max_new_tokens=1024,
                  do_sample=True,
                  temperature=0.5,
                  top_p=0.5,
                  top_k=100,
                )

print(outputs[0]["generated_text"][-1]["content"])

English Output

Hello there! I'm Defne, a friendly chatbot here to help you with any questions or tasks you might have.

Now, let's answer your questions:

1. I am Defne, a helpful chatbot designed to provide friendly and informative responses to your queries. I'm always happy to assist you with anything you need help with!

2. To find f(3) for the given function f(x) = 3x^2 + 4x + 12, we simply need to substitute x with 3 in the function.

f(3) = 3(3)^2 + 4(3) + 12
     = 3(9) + 12 + 12
     = 27 + 12 + 12
     = 51

So, f(3) equals 51.

Türkçe Çıktı

1) Ben Defne, Türkçe konuşan bir chatbotum. İnsanlarla sohbet etmek ve onlara yardımcı olmak için tasarlanmış bir yapay zekâ uygulamasıyım.

2) f(x) = 3x^2 + 4x + 12 formülüne x = 3 değerini koyarsak:
f(3) = 3(3)^2 + 4(3) + 12
f(3) = 3(9) + 12 + 12
f(3) = 27 + 12 + 12
f(3) = 51
Sonuç olarak, f(3) = 51'dir.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
7832ba3

0 моделей