/ Модель

Характеристики

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

domestic-yak-8B-instruct

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Инструктивная модель Llama на 7,5 млрд параметров для диалогов и генерации ответов на македонском языке.

127скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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-instruct — инструктивная языковая модель на архитектуре Llama, разработанная командой LVSTCK как дообученная версия domestic-yak-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и использует формат Safetensors; она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов на македонском языке. Контекстное окно составляет 131 072 токена.

Модель дообучена методом supervised fine-tuning в течение трёх эпох на македонских инструктивных данных. В описании набора указано около 100 тысяч примеров с вопросами и ответами, диалогами, рассуждениями, эссе и кодом; метаданные также перечисляют наборы LVSTCK/sft-mk, LVSTCK/Open-Platypus-MK и LVSTCK/ultrachat-sft-mk. Подходящие сценарии — чат-боты, виртуальные помощники и ответы на пользовательские запросы на македонском языке. Репозиторий лицензирован по llama3.1. Заявления README о сравнительных результатах приведены без доступных здесь подробностей оценки, поэтому их следует считать утверждениями авторов.

Сценарии применения

  • создание чат-бота на македонском языке
  • ответы на вопросы на македонском языке
  • виртуальный помощник для македоноговорящих пользователей
  • ведение диалога и выполнение инструкций на македонском языке
  • генерация македонских эссе и объяснений
  • помощь с македонским кодом и рассуждениями

Ограничения

Специализация на македонском языке может ограничивать качество ответов на других языках. Заявления о результатах бенчмарка в README не сопровождаются здесь подробностями методики и метрик.

Для каких профессий подходит5

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 (instruct version)

This repository contains the model of the paper Towards Open Foundation Language Model and Corpus for Macedonian: A Low-Resource Language.

Code: https://github.com/LVSTCK

Model Summary

This is the instruct-tuned version of domestic-yak-8B. It has been fine-tuned specifically to improve instruction-following capabilities in Macedonian. It was fine-tuned on the sft-mk dataset for three epochs. Building on the foundation of domestic-yak-8B, this version is optimized for generating coherent, task-specific responses to user queries, making it ideal for chatbots, virtual assistants, and other interactive applications.

📊 Results

The table below compares the performance of our model, domestic-yak-8B-instruct with 4 other models. As we can see our model is on par with Llama 70B, and even beats it on three of the benchmarks. It is also worth noting that this model is currently the best in the 8B parameter range.

The results were obtained using the macedonian-llm-eval benchmark.

image/png

wn.png)

🔑 Key Details

  • Language: Macedonian (mk)
  • Base Model: domestic-yak-8B
  • Dataset: ~100k samples across multiple categories (Question answering (QA), chat-like conversations, reasoning, essays, and code) consolidated from translating publicly available datasets and custom synthetic data. Dataset can be found here.
  • Fine-tuning Objective: Supervised fine-tuning (SFT) on Macedonian-specific instruction-following data

Usage

Pipeline automatically uses apply_chat_template which formats the input appropriately. The model was trained using the default Llama 3.1 format.

import transformers
import torch

model_id = "LVSTCK/domestic-yak-8B-instruct"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system", "content": "Ти си виртуелен асистент кој помага на корисници на македонски јазик. Одговарај на прашања на јасен, разбирлив и професионален начин. Користи правилна граматика и обиди се одговорите да бидат што е можно покорисни и релевантни."},
    {"role": "user", "content": "Кој е највисок врв во Македонија?"},
]

outputs = pipeline(
    messages,
    max_new_tokens=256, # You can increase this
    temperature=0.1,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])

📬 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}
}

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
877f355

0 моделей