/ Модель

Характеристики

Параметры
915 млн
Архитектура
mamba · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
27 апр 2024

mamba-char-japanese-790m

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель Mamba на 915,2 млн параметров для генерации японского текста.

107скачиваний за 30 дней4лайкавеса обновлены18 янв 2025

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

KantaHayashiAI выпустила экспериментальную языковую модель Mamba для генерации японского текста. Модель построена на архитектуре MambaForCausalLM и содержит около 915,2 млн параметров; для токенизации используется ku-nlp/gpt2-large-japanese-char. Модель создана в рамках 240-часового хакатона LOCAL AI HACKATHON #001.

Модель предназначена для генерации текста на японском языке. Автор отмечает, что она обучена недостаточно, поэтому качество и надёжность результатов могут быть ограничены. Для модели указана лицензия Apache 2.0, для токенизатора — CC-BY-SA; при использовании нужно учитывать условия обеих лицензий.

Сценарии применения

  • генерация продолжения японского текста
  • создание черновиков на японском языке
  • эксперименты с генерацией текста на архитектуре Mamba

Ограничения

Автор указывает, что модель обучена недостаточно; качество генерации может быть низким или нестабильным. Для производных компонентов действуют разные лицензии: Apache 2.0 для модели и CC-BY-SA для токенизатора.

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

Model Details

Model Description

This is an experimental model that has not been sufficiently trained.

  • Model type: Mamba

  • Language(s) (NLP): Japanese

  • Tokenizer: ku-nlp/gpt2-large-japanese-char

  • License: Model: Aptach 2.0, Tokenizer: CC-BY-SA

  • Run the model

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "misdelivery/mamba-char-japanese-790m"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

input_prompt = "夏目漱石について教えてください。"

with torch.no_grad():
    input_ids = tokenizer.encode(f"以下は、タスクを説明する指示です。要求を適切に満たす応答を書きなさい。\n\n### 指示:\n{input_prompt}\n\n### 応答:\n", add_special_tokens=False, return_tensors="pt")
    output_ids = model.generate(
    input_ids.to(model.device),
    max_length=512,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    repetition_penalty=1.2
)

output_ids.tolist()[0]
result = tokenizer.decode(output_ids.tolist()[0], skip_special_tokens=True)
print(result)

【LOCAL AI HACKATHON #001】240時間ハッカソンにおいてGPUをお借りしました。

関係者の方々に深く御礼申し上げます。

メタデータラボ株式会社様 【AI声づくり技術研究会】 サーバー主:やなぎ(Yanagi)様 (@Yanagi_1112) 【ローカルLLMに向き合う会】 サーバー主:saldra(サルドラ)様 (@sald_ra) Witness様 (@i_witnessed_it)

チームメンバー: hayashi, kzms, chatblanc, Ryunosuke Ikeda

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MambaForCausalLM
Ревизия весов
9f166cd

0 моделей