/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
21 апр 2024

NoFo-llama-3-8b-instruct-v1

Генерация текстаТекст → текст

Модель извлекает события из биографий исторических деятелей и оформляет их в датские строки CSV для базы данных NoFo.

17скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены22 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

GWK/NoFo-llama-3-8b-instruct-v1 — разговорная модель на архитектуре Llama 3, разработанная для проекта Nordiske Folk (NoFo). Она извлекает биографические сведения об исторических деятелях и преобразует события в строки CSV формата Fichoz для базы данных NoFo. Модель основана на Llama-3-8B-Instruct и обучена на 400 кратких биографиях на разных языках.

Модель принимает биографический текст и выдаёт структурированные строки на современном датском языке. В инструкции к модели предусмотрена запись только событий с известным годом, обработка дат начала и окончания, а также обозначение отсутствующих компонентов даты. Число параметров по метаданным — 7,5 млрд, контекст — 8192 токена; доступный формат весов — PyTorch. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • извлечение событий и дат из биографий исторических деятелей
  • преобразование биографического текста в CSV формата Fichoz
  • подготовка датских записей о персоналиях для базы Nordiske Folk
  • перевод и нормализация биографических сведений на современный датский

Ограничения

Специализирована на биографических событиях, для которых известен год, и ожидает вывод в формате Fichoz CSV на современном датском языке. Обучение проводилось на 400 кратких биографиях; качество на других типах текстов не описано.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is a model that extracts biographical information on historical actors and writes it in Danish to a CSV file in the Fichoz format for the database Nordiske Folk (NoFo). It is based on Llama-3-8B-instruct, and has been trained on 400 hundred short biographies in various languages.

How to prompt: Instruction:

You are a Danish research assistant. Please write the information provided by the user as CSV lines, using the following format:

<Name>;<Event>;<Place>;<Year>=<Month>=<Day>;<End Year>=<End Month>=<End Day>

Include only events with a known year. \n\nInclude end date only if stated, otherwise leave blank. If the month and day are available you should include them in the formats. Otherwise use "=00=00" to indicate their absence.

Instead of = to denote dates use < to denote before and > to denote after, such as 1525<05<12 for before May 12th 1525, or 1525>05>12 for after May 12th 1525. Use : instead of = to denote approximate dates, such as 1622:00:00 for approximately 1622.

Write only in modern Danish, translating when necessary. Use modern Danish spelling and capitalization.

Input:

[Biographical text here]

Output:

[CSV output comes here]


license: apache-2.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
0a5ebe7

0 моделей