/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,2 млрд
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
23 окт 2024

Dhenu2-In-Llama3.2-1B-Instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная разговорная модель KissanAI для быстрых консультаций по сельскому хозяйству Индии в мобильных и автономных приложениях.

89скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены24 окт 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

Dhenu2 India 1B — разговорная языковая модель KissanAI для консультаций по сельскому хозяйству Индии. Она построена на плотной архитектуре Llama 3.2 и содержит около 1,2 млрд параметров; в репозитории представлены веса Safetensors, а метаданные указывают контекст до 131 072 токенов. Модель предназначена для мобильных приложений, автономных консультационных инструментов и помощи в полевых условиях, в том числе при нестабильном подключении к интернету.

Для обучения использовались более 1,5 млн реальных и синтетических инструкций и диалогов по более чем 4 000 сельскохозяйственных темам, включая материалы служб агроконсультаций, отзывы фермеров, практические рекомендации и локальные исследования. Разработчик сообщает об оценке специалистами сельского хозяйства и синтетической проверке. Модель оптимизирована для быстрого ответа и работы на устройствах с ограниченными ресурсами; по заявлению авторов, она может уступать более крупным моделям в глубине и при разборе сложных агрономических вопросов. Лицензия — Llama 3.2 Community License.

Сценарии применения

  • Ответы фермерам на вопросы о практиках сельского хозяйства Индии
  • Мобильные консультации по агротемам без постоянного подключения к интернету
  • Быстрые подсказки для сельскохозяйственных работников в полевых условиях
  • Создание чат-помощника по более чем 4 000 сельскохозяйственных тем

Ограничения

По данным разработчика, модель может давать менее глубокие ответы, чем более крупные модели, и хуже справляться со сложными или детализированными агрономическими вопросами.

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

image/png

Dhenu2 India 1B

Model Overview

Model Name: Llama3.2-Dhenu2-In-1B-Instruct

Architecture: Llama3.2

Parameters: 1 Billion

Release Date: 24th October, 2024

License: Llama 3.2 Community License

Description

Designed for efficiency, Dhenu2 India 1B provides swift agricultural insights and is optimized for deployment on resource-constrained devices. Built on the Llama3.2 architecture with 1 billion parameters, this lightweight model ensures rapid responses, making it perfect for on-device applications and mobile advisory tools used by farmers and agricultural workers.

Intended Use

  • Mobile Applications: Embed Dhenu2 India 1B in mobile apps to provide farmers with real-time assistance and insights directly on their smartphones.
  • On-Device Advisory Tools: Develop lightweight advisory systems that operate efficiently on limited hardware resources.
  • Field Operations: Utilize in-field devices for immediate agricultural support without the need for constant internet connectivity.

Training Data

Dhenu2 India 1B was trained on a specialized dataset that reflects the varied landscape of Indian agriculture, including:

  • Instruction Set: Over 1.5 million instructions from real and synthetic conversations.
  • Synthetic Instructions: Generated through sophisticated pipelines to ensure comprehensive coverage of more than 4,000 agricultural topics.
  • Data Sources: Mobile extension service logs, farmer feedback, agricultural package of practices, and localized studies.

Training Procedure

  • Techniques: Employed full fine-tuning to optimize the model’s performance while ensuring resource efficiency.
  • Hardware: Trained using multi-GPU setups with NVIDIA A100 GPUs, utilizing DeepSpeed for distributed training and memory management.
  • Optimization: Implemented flash attention mechanisms to enhance computational efficiency and reduce memory consumption, enabling seamless deployment on mobile devices.

Evaluation

Dhenu2 India 1B was evaluated to ensure its effectiveness and efficiency for on-device applications:

  • Human Evaluation: Tested by agricultural professionals for relevance, speed, and accuracy of responses.
  • Synthetic Evaluation: Conducted peer assessments using other LLMs to validate consistency and correctness.
  • Performance Metrics: Assessed based on response time, accuracy in delivering insights, and efficiency in resource usage.

Limitations

While Dhenu2 India 1B excels in efficiency and speed, it may have limited depth compared to larger models. It is optimized for quick insights and may not handle highly complex or detailed agricultural queries as effectively as its larger counterparts.

API

Use our platform Dhenu with a generous free quota to start building your agriculture applications.

A note of gratitude

We want to thank our partners Microsoft and Microsoft for Startups for landing us compute. We would also like to thank our partner, Meta, for the open-source Llama models.

Contact

For more information, support, or collaboration inquiries, please contact us at [support@kissan.ai].

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
2636d4e

0 моделей