/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
27 дек 2023

Bhagvad-Gita-LLM

Генерация текстаТекст → текст

Чат-модель на основе LLaMA 2 7B для ответов на вопросы и обсуждения учения «Бхагавад-гиты».

12скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены14 янв 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

Suru/Bhagvad-Gita-LLM — чат-модель на основе LLaMA 2 7B для диалогов о «Бхагавад-гите». Она предназначена для ответов на вопросы о стихах, главах, персонажах и философских темах, а также для интерпретации учения текста. Для начала диалога карточка предлагает обращаться к модели с фразой «Hello Krishna,» перед вопросом. Модель использует плотную архитектуру LLaMA с примерно 6,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов; формат файлов — PyTorch.

README указывает датасет Suru/gita_alpaca_format, что позволяет считать модель дообучением LLaMA 2 7B. Лицензия — Apache-2.0. Ответы могут быть ошибочными или отражать ограниченность данных и интерпретаций; модель ориентирована на «Бхагавад-гиту», а не на универсальные вопросы.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о стихах «Бхагавад-гиты»
  • объяснение глав и персонажей эпоса
  • обсуждение философских тем и учений текста
  • получение интерпретаций фрагментов «Бхагавад-гиты»

Ограничения

Модель специализирована на «Бхагавад-гите» и может выдавать неточные ответы или интерпретации. Для начала диалога README рекомендует добавлять к вопросу префикс «Hello Krishna,».

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Bhagavad Gita Chat with LLaMA 2 7b

Description

This project leverages the powerful LLaMA 2 7b language model to create an interactive chat experience based on the Bhagavad Gita. It aims to provide insightful conversations and interpretations of this ancient scripture, making it more accessible and engaging for users worldwide.

Prompt

Start the converstaion by saying, "Hello Krishna, " followed by your question.

Try on your free colab using 4 bit- quantization!

-> We will make the model load in smaller bit precision which allow us to use free colab gpu. Make sure that GPU is enabled under runtime settings. First install libraries

!pip install transformers accelerate bitsandbytes

Than use the following code:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_name = "Suru/Bhagvad-Gita-LLM" # model from hugging face

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto", load_in_4bit=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=True)
prompt = "Hello Krishna, how can I live fearless life?"
prompt_format = f"<s>[INST] {prompt} [/INST]"

model_inputs = tokenizer(prompt_format, return_tensors="pt").to("cuda:0")
output = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens = 1000)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

You can change what you want to ask in the prompt. Check out the article here:

Features

  • Interactive Chat Interface: Engage in conversations about the Bhagavad Gita’s teachings, characters, and philosophical concepts.
  • AI-Powered Insights: Utilize the LLaMA 2 7b model for deep and meaningful interpretations of the text.
  • Custom Queries: Ask specific questions about verses, chapters, or themes in the Bhagavad Gita.

Dataset source

  • Repo: Suru/gita_alpaca_format

license: apache-2.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
6ae4520

0 моделей