/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
9,1 млрд
Размер весов
16,2 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
fuxitranyu · dense
Опубликована
24 июл 2024

FuxiTranyu-8B

Генерация текстаТекст → текст11 профессий

FuxiTranyu-8B — многоязычная языковая модель с 9,1 млрд параметров для генерации текста на 43 естественных языках.

23скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены19 авг 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

FuxiTranyu-8B — плотная авторегрессионная языковая модель семейства FuxiTranyu, разработанная командой TJUNLP и обученная с нуля на 600 млрд токенов с балансировкой данных между языками. Модель содержит около 9,1 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 4096 токенов; опубликованные веса представлены в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и многоязычных сценариев: продолжения и составления текстов, а также работы с запросами на 43 естественных языках, включая русский и английский. Карточка также заявляет поддержку 16 языков программирования. В README приведено сравнение многоязычных возможностей с BLOOM-7B и PolyLM-13B; отдельные варианты модели прошли instruction tuning, но эта карточка описывает базовую модель.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка не описывает специальные ограничения или гарантии качества для отдельных языков и задач.

Сценарии применения

  • генерация и продолжение текстов на русском языке
  • создание текстов на нескольких естественных языках
  • ответы на текстовые запросы на английском и других поддерживаемых языках
  • генерация фрагментов кода на поддерживаемых языках программирования

Для каких профессий подходит11

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 Card for FuxiTranyu-8B

Model Summary

FuxiTranyu-8B is an open-source multilingual large language model trained from scratch, with a specific focus on the multilinguality. It is trained on 600B tokens with a balanced data distribution across languages, exhibiting remarkable multilingual performance compared to previous multilingual LLMs like BLOOM-7B, PolyLM-13B.

FuxiTranyu supports 43 natural languages (Arabic, Bengali, Bulgarian, Burmese, Catalan, Chinese, Czech, Dutch, English, Filipino, Finnish, French, German, Greek, Hebrew, Hindi, Hungarian, Indonesian, Italian, Japanese, Kazakh, Khmer, Korean, Kurdish, Kyrgyz, Lao, Malay, Persian, Polish, Portuguese, Romanian, Russian, Spanish, Swedish, Tamil, Tajik, Thai, Turkish, Turkmen, Ukrainian, Urdu, Uzbek, and Vietnamese) and cover 16 programming languages (Java, JavaScript, Python, PHP, C, C++, C#, TypeScript, Go, SQL, Rust, Ruby, Scala, Lua, Assembly, and Visual Basic).

More details on the data collection & processing, pretraining and fine-tuning of FuxiTranyu can be found in the technical report.

In addition to the base model and its checkpoints, we also release two instruction-tuned variants: SFT version at here, and DPO version at here.

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_path = "TJUNLP/FuxiTranyu-8B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto", torch_dtype='auto', trust_remote_code=True)

input_text = "This is an input text:"

input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors='pt').to(model.device)
output_ids = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=20)
response = tokenizer.decode(output_ids[0], skip_special_tokens=True)

print(response)

To load an intermedia checkpoint, please spcify the revision. For example:

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, device_map="auto", torch_dtype='auto', revision='10B', trust_remote_code=True)
# This will load the checkpoint that trained with 10B tokens.

Citation info

@article{FuxiTranyu8B,
      title={FuxiTranyu: A Multilingual Large Language Model Trained with Balanced Data}, 
      author={Haoran Sun, Renren Jin, Shaoyang Xu, Leiyu Pan, Supryadi, Menglong Cui, Jiangcun Du, Yikun Lei, Lei Yang, Ling Shi, Juesi Xiao, Shaolin Zhu, and Deyi Xiong},
      journal={arxiv preprint arXiv:2408.06273},
      year={2024},
      url={https://arxiv.org/abs/2408.06273}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
FuxiTranyuForCausalLM
Ревизия весов
04d81f9

0 моделей