/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
12 янв 2025

domestic-yak-8B

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Адаптированная для македонского языка модель семейства Llama для генерации и анализа текста.

27скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены6 июл 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

domestic-yak-8B — языковая модель LVSTCK, адаптированная для македонского языка на основе Meta Llama 3.1 8B Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров и контекстом до 131 072 токенов. Авторы продолжили предобучение всех весов на одном проходе по дедуплицированному македонскому корпусу объёмом около 1,6 млрд токенов.

Модель предназначена для генерации текста на македонском языке и может применяться для классификации текстов, ответов на вопросы и перевода. В оценке на македонской версии бенчмарка macedonian-llm-eval она превзошла исходную Llama 3.1 8B Instruct в приведённых тестах; корпус при этом содержит много новостных текстов, поэтому качество на узких и слабо представленных темах может быть ниже. Карточка указывает, что эта версия является базовой и её диалоговые возможности могут быть ограничены; для диалогового применения авторы рекомендуют instruct-версию. Распространяется по лицензии Llama 3.1.

Сценарии применения

  • генерация текстов на македонском языке
  • классификация македонских текстов
  • перевод текстов с участием македонского языка
  • ответы на вопросы на македонском языке

Ограничения

Диалоговые возможности базовой версии могут быть ограничены; авторы рекомендуют instruct-вариант для чата. Корпус смещён в сторону новостей, поэтому результаты на узких темах, включая науку и медицину, могут быть слабее; возможны смещения из обучающих данных.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🐂 domestic-yak, a Macedonian LM (base version)

Model Summary

This model is a Macedonian language adaptation of the Llama 3.1 8B model. It has undergone continued pretraining on a deduplicated version of the Macedonian Corpus Raw dataset, containing approximately 1.6 billion tokens. The model has been pretrained for one epoch on this corpus, making it well-suited for tasks involving the Macedonian language, such as text classification, language generation, and translation.

📊 Results

The table below compares the performance of our model, domestic-yak-8B, with its foundational model, Llama 3.1-8B Instruct evaluated using the macedonian-llm-eval benchmark.

As shown in the table, domestic-yak-8B consistently outperforms its foundational model on all tasks.

Task (mk-version)domestic-yak-8BLlama 3.1-8B Instruct
ARC Easy0.5244 ± 0.01020.4453 ± 0.0102
ARC Challenge0.3183 ± 0.01360.2824 ± 0.0132
BoolQ0.7676 ± 0.00740.7639 ± 0.0074
HellaSwag0.4324 ± 0.00490.3740 ± 0.0048
Openbook QA0.2920 ± 0.02040.2520 ± 0.0194
PIQA0.6687 ± 0.01100.5865 ± 0.0115
NQ Open0.0416 ± 0.00330.0335 ± 0.0030
WinoGrande0.6259 ± 0.01360.5683 ± 0.0139

Quantitative evaluation is just one part of the story. We also conducted qualitative tests, interacting with the model to assess its ability to generate coherent and relevant responses in Macedonian. The results were satisfying: the model not only mastered the language's grammar but also demonstrated a natural and fluent style.

Here’s a comparison showing the answers from Llama-3.1-8B-Instruct and domestic-yak-8B:

  • Llama-3.1-8B-Instruct:
    "Здраво! Секој пат кога го користиш оваа платформа, со тобе си во контакт со мојот систем на вештачка интелигенција. Мојот задача е да ти го обезбедам информативен и корисен одговор на секое прашање што можеш да ми го поставиш. Се нарекувам 'Асистент', и сум тука за да ти го правам живот полесен и интересниот. Што твоето прашање е?"

  • domestic-yak-8B:
    "Здраво, јас сум асистент дизајниран да обезбеди информации и одговори на прашања од корисниците. Можам да одговарам на широк спектар на прашања, од општи факти и информации до специјализирани прашања во различни области. Мојата цел е да обезбедам точни и корисни одговори, како и да го олеснам процесот на пребарување и да заштедам време за корисниците. Слободно постави ми го твоето прашање и ќе се обидам да ти помогнам."

🔑 Key Details

⚠️ Limitations

  • Biases: The model may show biases present in the training dataset. Efforts were made to clean and deduplicate the corpus, but further bias mitigation might be necessary for sensitive applications.
  • Domain Specificity: While the dataset covers diverse domains, performance may vary for niche or underrepresented topics. For example, the dataset is heavily skewed toward 'news'-themed texts, while domains such as 'science' or 'medicine' are less represented.
  • Chat Capabilities: This version is the base model so its chat capabilities might be limited. If you would like to chat use the instruct version.

📬 Contact

For inquiries, feedback, or contributions, please feel free to reach out to the core team:

Citation

@article{krsteski2025towards,
  title={Towards Open Foundation Language Model and Corpus for Macedonian: A Low-Resource Language},
  author={Krsteski, Stefan and Tashkovska, Matea and Sazdov, Borjan and Gjoreski, Hristijan and Gerazov, Branislav},
  journal={arXiv preprint arXiv:2506.09560},
  year={2025}
}

Paper

The model was presented in the paper Towards Open Foundation Language Model and Corpus for Macedonian: A Low-Resource Language.

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
9168c44

0 моделей