/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
10,7 ГБ
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-3B
Библиотека
transformers
Опубликована
7 ноя 2024

calme-3.3-llamaloi-3b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на французских юридических данных модель Llama 3.2 3B для диалоговой генерации текста по вопросам права.

37скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены8 ноя 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

calme-3.3-llamaloi-3b — плотная авторегрессионная модель семейства Llama, разработанная Maziyar Panahi на основе meta-llama/Llama-3.2-3B. Модель содержит 3,2 млрд параметров и дообучена для повышения качества ответов на французские юридические запросы. Поддерживает диалоговый формат ChatML; заявленная длина контекста — 131 072 токена.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговой помощи по вопросам французского права: например, для подготовки черновиков ответов и краткого объяснения юридических материалов. В метаданных также отмечен англоязычный язык, однако карточка особо указывает на специализацию в правовой области Франции. Автор предупреждает, что небольшая модель может хуже справляться с отдельными запросами и быть чувствительной к гиперпараметрам; при применении нужны проверка ответов и человеческий надзор. Лицензия — llama3.2.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о французском праве
  • краткое объяснение французских юридических материалов
  • подготовка черновиков юридических ответов на французском языке

Ограничения

Автор предупреждает, что небольшая модель может хуже справляться с некоторыми запросами и быть чувствительной к гиперпараметрам. Юридические ответы требуют проверки специалистом.

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

[!TIP] This is avery small model, so it might not perform well for some prompts and may be sensitive to hyper parameters. I would appreciate any feedback to see if I can fix any issues in the next iteration. ❤️

MaziyarPanahi/calme-3.3-llamaloi-3b

This model is an advanced iteration of the powerful meta-llama/Llama-3.2-3B, specifically fine-tuned to enhance its capabilities in French Legal domain.

⚡ Quantized GGUF

All GGUF models are available here: MaziyarPanahi/calme-3.3-llamaloi-3b-GGUF

🏆 Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Leaderboard 2 coming soon!

Prompt Template

This model uses ChatML prompt template:

<|im_start|>system
{System}
<|im_end|>
<|im_start|>user
{User}
<|im_end|>
<|im_start|>assistant
{Assistant}

How to use


# Use a pipeline as a high-level helper

from transformers import pipeline

messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
pipe = pipeline("text-generation", model="MaziyarPanahi/calme-3.3-llamaloi-3b")
pipe(messages)


# Load model directly

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("MaziyarPanahi/calme-3.3-llamaloi-3b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("MaziyarPanahi/calme-3.3-llamaloi-3b")

Ethical Considerations

As with any large language model, users should be aware of potential biases and limitations. We recommend implementing appropriate safeguards and human oversight when deploying this model in production environments.

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
a576219

0 моделей