/ Модель

Характеристики

Лицензия
Gemma
Базовая модель
gemma-2-9b
Библиотека
transformers
Опубликована
28 дек 2024

wiroai-turkish-llm-9b-GGUF

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

QuantFactory/wiroai-turkish-llm-9b-GGUF — это квантизированная версия модели WiroAI/wiroai-turkish-llm-9b, созданная QuantFactory с использованием llama.cpp.

292скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены28 дек 2024

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

Исходная модель разработана WiroAI на базе Google Gemma 2 9B и дообучена методом supervised fine-tuning с применением LoRA на более чем 500 000 тщательно отобранных инструкций на турецком языке.

Модель предназначена для генерации и редактирования текста, ответов на вопросы, суммаризации, анализа, рассуждений, преобразования контента и других задач обработки естественного языка на турецком языке. Она ориентирована на понимание турецкой культуры, идиом, локального контекста и актуальных тем; также заявлена поддержка других распространённых языков. Архитектура — decoder-only Transformer, размер базовой модели — 9 млрд параметров. Формат GGUF и квантизация позволяют использовать модель на настольных компьютерах, ноутбуках и в пользовательской облачной инфраструктуре, однако конкретные требования к памяти зависят от варианта квантизации.

Сильными сторонами являются специализация на турецком языке и локальном контексте, а также возможность развёртывания на ограниченных ресурсах. В README приведены результаты на турецких версиях тестов MMLU, TruthfulQA, ARC, HellaSwag, GSM8K и Winogrande, но они помечены как непроверенные. Ограничения включают необходимость чётких структурированных инструкций, обязательную проверку ответов в критически важных сценариях и предварительную оценку аппаратных требований.

Модель распространяется по лицензии Gemma; для доступа на Hugging Face требуется принять условия лицензии Google. Контекстное окно и точные параметры квантизации в предоставленных данных не указаны.

Для каких профессий подходит8

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

QuantFactory Banner

QuantFactory/wiroai-turkish-llm-9b-GGUF

This is quantized version of WiroAI/wiroai-turkish-llm-9b created using llama.cpp

Original Model Card

🚀 Meet with WiroAI/wiroai-turkish-llm-9b! A robust language model with more Turkish language and culture support! 🚀

🌟 Key Features

  • Fine-tuned with 500,000+ high-quality Turkish instructions
  • LoRA method was used for fine-tuning without quantization.
  • Adapted to Turkish culture and local context
  • Built on Google's cutting-edge Gemma architecture

📝 Model Details The model is the Turkish-speaking member of Google's innovative Gemma model family. This model has been trained using Supervised Fine-Tuning (SFT) on carefully curated high-quality Turkish instructions. Leveraging the foundations of Gemini technology, this model demonstrates superior performance in Turkish language processing tasks.

🔧 Technical Specifications

  • Architecture: Decoder-only transformer
  • Base Model: Google Gemma 2 9B
  • Training Data: 500,000+ specially selected Turkish instructions
  • Language Support: Turkish (with comprehensive local context understanding) and other common languages.

💡 Use Cases

  • Text Generation and Editing
  • Question Answering
  • Summarization
  • Analysis and Reasoning
  • Content Transformation
  • Turkish Natural Language Processing Tasks
  • Turkish Culture

🚀 Advantages

Local Understanding: Ability to comprehend Turkish culture, idioms, and current events Resource Efficiency: Effective operation even with limited hardware resources Flexible Deployment: Usable on desktop, laptop, or custom cloud infrastructure Open Model: Transparent and customizable architecture

🌍 About Google Gemma 2

Gemma is Google's family of lightweight, state-of-the-art open models, developed using the same research and technology used to create the Gemini models. These models are designed to be deployable in environments with limited resources, making AI technology accessible to everyone.

📈 Performance and Limitations

While the model demonstrates high performance in Turkish language tasks, users should consider the following:

  • Use clear and structured instructions for best results.
  • Verify model outputs for critical applications.
  • Evaluate resource requirements before deployment.
  • Be aware that benchmarks below are represented in certain conditions and results can be replicated. Condition choices are explained below the table.

Benchmark Scores

ModelsMMLU TRTruthfulQA TRARC TRHellaSwag TRGSM8K TRWinoGrande TRAverage
WiroAI/wiroai-turkish-llm-9b59.849.953.757.066.860.658.0
selimc/OrpoGemma-2-9B-TR53.054.352.452.064.858.955.9
Metin/Gemma-2-9b-it-TR-DPO-V151.354.752.651.267.155.255.4
CohereForAI/aya-expanse-8b52.352.849.356.761.359.255.3
ytu-ce-cosmos/Turkish-Llama-8b-DPO-v0.152.057.651.053.059.858.055.2
google/gemma-2-9b-it51.853.052.251.563.056.254.6
Eurdem/Defne-llama3.1-8B52.951.247.151.659.957.553.4
WiroAI/wiroai-turkish-llm-8b52.449.550.15457.557.053.4
meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct52.249.244.249.256.056.751.3

Models Benchmarks are tested with

lm_eval --model_args pretrained=<model_path> --tasks mmlu_tr_v0.2,arc_tr-v0.2,gsm8k_tr-v0.2,hellaswag_tr-v0.2,truthfulqa_v0.2,winogrande_tr-v0.2

Please see https://github.com/malhajar17/lm-evaluation-harness_turkish and note that we move forward with default language inference which is the same approach in OpenLLMLeaderboard v2.0

Usage

Transformers Pipeline

import transformers
import torch


model_id = "WiroAI/wiroai-turkish-llm-9b"

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

pipeline.model.eval()
instruction = "Bana İstanbul ile alakalı bir sosyal medya postu hazırlar mısın?"

messages = [
    {"role": "user", "content": f"{instruction}"}
]

prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
    messages, 
    tokenize=False, 
    add_generation_prompt=True
)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<end_of_turn>")
]

outputs = pipeline(
    prompt,
    max_new_tokens=512,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.9,
)

print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])
İstanbul'un büyüsüne kapılın! :city_sunset:
Halk arasında "dünyanın masalı şehri" olarak bilinen İstanbul, her köşesinde tarih, kültür ve modern yaşamın bir araya geldiği eşsiz bir şehir.
Yüzyıllardır farklı medeniyetlerin izlerini taşıyan İstanbul, tarihi mekanlarından, müzelerinden, çarşılarından ve restoranlarından oluşan zengin kültürel mirasa sahiptir.
Boğaz'ın eşsiz manzarasında tekne turu yapmak, Topkapı Sarayı'nı ziyaret etmek, Grand Bazaar'da alışveriş yapmak, Mısır Çarşısı'nın canlı atmosferinde kaybolmak, Galata Kulesi'nden muhteşem bir manzara deneyimlemek veya Beyoğlu'nun hareketli sokaklarında yürüyüş yapmak İstanbul'da unutulmaz anılar yaratmak için fırsatlar sunar.
İstanbul'un büyülü atmosferini kendiniz yaşamak için hemen planınızı yapın! :flag-tr: #İstanbul #Türkiye #Seyahat #Tarih #Kültür #Gezi

🤝 License and Usage

This model is provided under Google's Gemma license. Please review and accept the license terms before use.

📫 Contact and Support

For questions, suggestions, and feedback, please open an issue on HuggingFace or contact us directly from our website.

Citation

@article{WiroAI,
  title={WiroAI/wiroai-turkish-llm-9b},
  author={Abdullah Bezir, Furkan Burhan Türkay, Cengiz Asmazoğlu},
  year={2024},
  url={https://huggingface.co/WiroAI/wiroai-turkish-llm-9b}
}
@article{gemma_2024,
    title={Gemma},
    url={https://www.kaggle.com/m/3301},
    DOI={10.34740/KAGGLE/M/3301},
    publisher={Kaggle},
    author={Gemma Team},
    year={2024}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

llama.cpp

Нельзя запустить

GGUF-модель ждёт проверки: нужно выбрать файл кванта под доступные GPU.

Ревизия весов
97ab5a3

0 моделей