/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,2 млрд
Размер весов
14,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
12 мар 2024

Tamil-Mistral-7B-v0.1

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Предварительно обученная модель на базе Mistral 7B с расширенным токенизатором и обучением на тамильских текстах для генерации текста на тамильском языке.

149скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены14 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

Tamil-Mistral-7B-v0.1 — предварительно обученная генеративная языковая модель, разработанная Hemanth-thunder на базе Mistral 7B. Авторы расширили токенизатор, добавив 20 тысяч токенов для тамильского языка, и продолжили предварительное обучение на 1,19 млн тамильских документов из MADLAD-400. Модель имеет архитектуру Mistral с Grouped-Query Attention, Sliding-Window Attention и токенизатором Byte-fallback BPE; веса доступны в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста на тамильском языке и сценариев, где требуется языковая модель с усиленной поддержкой тамильской письменности. Заявленный размер — 7,2 млрд параметров, длина контекста — до 32 768 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Это базовая предварительно обученная модель без встроенных механизмов модерации; качество и безопасность ответов могут требовать отдельной проверки.

Сценарии применения

  • генерация текста на тамильском языке
  • продолжение тамильских документов и статей
  • создание тамильских черновиков и заметок

Ограничения

Модель является базовой предварительно обученной моделью и не включает механизмы модерации; ответы могут требовать проверки на качество и безопасность. В README также указано требование использовать Transformers версии 4.34.0 или новее.

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

Model Card for Tamil-Mistral-7B-v0.1

The Tamil-Mistral-7B-v0.1 Large Language Model (LLM) is a pre-trained generative text model trained at the top of mistral base model 7 billion parameters. This is extends version of tokenization capability by increasing tamil tokens by 20k. Additionally, it was Pretrained on 1.19 million Tamil documents sourced from madlad-400 (Tamil) MADLAD-400 (Multilingual Audited Dataset: Low-resource And Document-level).

pretraining time: 145 hours (GPU NVIDIA RTX A6000 48GB)

Mistral model details

For full details of this model please read our paper and release blog post.

Model Architecture

Mistral-7B-v0.1 is a transformer model, with the following architecture choices:

  • Grouped-Query Attention
  • Sliding-Window Attention
  • Byte-fallback BPE tokenizer

Kaggle Demo

Running the model on a GPU 16GB

import torch
from transformers import (AutoModelForCausalLM,AutoTokenizer,TextStreamer,pipeline)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Hemanth-thunder/Tamil-Mistral-7B-v0.1",device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Hemanth-thunder/Tamil-Mistral-7B-v0.1",add_prefix_space=True)
tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
tokenizer.padding_side = "right"
streamer = TextStreamer(tokenizer)
pipe = pipeline("text-generation" ,model=model, tokenizer=tokenizer ,do_sample=True, repetition_penalty=1.15,top_p=0.95,streamer=streamer)
pipe("ஐபிஎல் தொடரில் மும்பை இந்தியன்ஸ் அணி ",max_length=50)

ஐபிஎல் தொடரில் மும்பை இந்தியன்ஸ் அணி -3வது இடத்திற்கு முன்னேறி இருக்கிறது, இதனால் பிளே ஆஃப் வாய்ப்பை உறுதி செய்ய வேண்டும்.
இன்னும் 11 புள்ளிகள் மட்டுமே மீதமுள்ளது.சென்னை சூப்பர் கிங்சுக்கு 12 புள்ளிகளில் உள்ளது.
அதன் கடைசி லீக் போட்டி ஜூன் 23-ம் தேதி சென்னையில் நடைபெறுகிறது.

Loss

row01

Troubleshooting

  • If you see the following error:
KeyError: 'mistral'
  • Or:
NotImplementedError: Cannot copy out of meta tensor; no data!

Ensure you are utilizing a stable version of Transformers, 4.34.0 or newer.

Notice

Mistral 7B is a pretrained base model and therefore does not have any moderation mechanisms.

How to Cite

@misc{Tamil-Mistral-7B-v0.1, 
      url={[https://huggingface.co/Hemanth-thunder/Tamil-Mistral-7B-v0.1]https://huggingface.co/Hemanth-thunder/Tamil-Mistral-7B-v0.1)}, 
      title={Tamil-Mistral-7B-v0.1}, 
      author={"hemanth kumar"}
}

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
652d086

0 моделей