/ Модель

Характеристики

Лицензия
Llama 3
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
1 июн 2024

Dorna-Llama3-8B-Instruct

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Диалоговая 8-миллиардная модель Part AI на базе Llama 3, дообученная для генерации ответов преимущественно на персидском языке.

65скачиваний за 30 дней101лайквеса обновлены8 мар 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Dorna-Llama3-8B-Instruct — диалоговая модель семейства Dorna, разработанная Part AI на основе Meta Llama 3 Instruct и дообученная на персоязычных данных. Это декодерная модель с 8 млрд параметров для генерации ответов и ведения диалога; поддерживает персидский и английский языки.

Модель предназначена для ответов на вопросы, генерации кода и длинных ответов, математических задач, работы с новостными вопросами, перефразирования, общих знаний и суммаризации. В README приведены результаты человеческой и автоматической оценки на этих категориях, однако они не гарантируют качество для каждого запроса.

Для запуска описан сценарий инференса через Transformers Auto и функцию generate(). Модель распространяется по лицензии Llama 3 (llama3); перед использованием следует учитывать её условия.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на персидском языке
  • генерация кода по текстовому запросу
  • решение математических задач в диалоге
  • суммаризация текста
  • перефразирование текста
  • ответы на вопросы по новостям

Ограничения

Результаты оценки в карточке охватывают заданный набор задач и не позволяют судить о качестве во всех сценариях. Перед использованием необходимо соблюдать условия лицензии Llama 3.

Для каких профессий подходит10

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

Model Details

The Dorna models are a family of decoder-only models, specifically trained/fine-tuned on Persian data, developed by Part AI. As an initial release, an 8B instruct model from this family is being made available. Dorna-Llama3-8B-Instruct is built using the Meta Llama 3 Instruct model.

How to use

You can run conversational inference using the Transformers Auto classes with the generate() function. Let's look at an example.

import torch
import transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system",
     "content": "You are a helpful Persian assistant. Please answer questions in the asked language."},
    {"role": "user", "content": "کاغذ A4 بزرگ تر است یا A5؟"},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    tokenizer.eos_token_id,
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=256,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))

You can also use the notebook below to test the model in Google Colab.

Evaluation

This model is evaluated on questions across various tasks, including Boolean Questions, Code Generation, Long Response, Math, News QA, Paraphrasing, General Knowledge, and Summarization. Most categories typically have two main difficulty levels: Hard and Easy.

Both human evaluation and automatic evaluation (with GPT-4 as the judge) are performed.

In both tables, Dorna-8B-it is used as an abbreviated form of Dorna-Llama3-8B-Instruct.

Overall human evaluation results are as follows:

Model PairsParametersWin %Lose %Tie %
Dorna-8B-it vs. Meta-Llama-3-8B-Instruct8B36.9417.3945.67
Dorna-8B-it vs. GPT 3.5 turbo-1106N.A.32.0126.9441.05
Dorna-8B-it vs. Persian Mind7B55.7710.4933.74

Category-based human evaluation results are as follows:

Win/Lose/Tie % is reported for each category.

Automatic evaluation results are as follows:

Model PairsParametersOverall Win Rate %Easy Win Rate %Hard Win Rate %
Dorna-8B-it vs. Llama 3 base8B58.9656.0064.49
Dorna-8B-it vs. Part Mistral7B77.2073.0085.05
Dorna-8B-it vs. Persian Mind7B90.8887.5097.20
Dorna-8B-it vs. Neuraorca Gemma 7b7B86.3286.5085.98
Dorna-8B-it vs. Maral 7b7B97.3997.0098.13
Dorna-8B-it vs. PersianLlama 7b7B98.7098.00100.00
Dorna-8B-it vs. Aya-23-8B8B52.7756.5045.79
Dorna-8B-it vs. Aya-23-35B35B45.9354.0030.84
Dorna-8B-it vs. Command R35B58.6361.0054.21

Contact us

If you have any questions regarding this model, you can reach us via the community on Hugging Face.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
fb268bb

0 моделей