/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
32,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
26 сен 2024

Llama3-ViettelSolutions-8B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная Viettel Solutions языковая модель на базе Llama 3 8B для генерации текста и выполнения инструкций на вьетнамском и английском языках.

38скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены23 окт 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

Llama3-ViettelSolutions-8B — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Llama, разработанная Viettel Solutions при финансировании NVIDIA. Она создана на базе Meta Llama 3 8B: модель продолжительно предобучали на курируемом вьетнамском корпусе, а затем дообучили с учителем на 5 млн примеров вьетнамских инструкций. В репозитории указано 7,5 млрд параметров; модель использует Transformers и формат safetensors, её контекст составляет 8192 токена.

Модель предназначена для генерации текста и выполнения инструкций на вьетнамском и английском языках: например, для диалога, ответов на вопросы и написания текстов. Для запуска в README приведён пример с Transformers и bfloat16. Метрики и результаты оценки не представлены, поэтому качество на отдельных задачах по карточке оценить нельзя.

Модель распространяется по Llama 3 Community License; перед использованием следует учитывать её условия и ограничения.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и диалог на вьетнамском языке
  • выполнение пользовательских инструкций на вьетнамском
  • генерация текстов на вьетнамском языке
  • ответы и генерация текста на английском языке

Ограничения

В карточке не приведены метрики и результаты оценки, поэтому качество модели на конкретных задачах не подтверждено. Использование регулируется условиями Llama 3 Community License.

Для каких профессий подходит6

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 Information

Model Details

Model Description

Llama3-ViettelSolutions-8B is a variant of the Meta Llama-3-8B model, continued pre-trained on the Vietnamese curated dataset and supervised fine-tuned on 5 million samples of Vietnamese instruct data.

  • Developed by: Viettel Solutions
  • Funded by: NVIDIA
  • Model type: Autoregressive transformer model
  • Language(s) (NLP): Vietnamese, English
  • License: Llama 3 Community License
  • Finetuned from model: meta-llama/Meta-Llama-3-8B

Uses

Example snippet for usage with Transformers:

import transformers
import torch

model_id = "VTSNLP/Llama3-ViettelSolutions-8B"

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

Training Details

Training Data

Training Procedure

Preprocessing

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: bf16 mixed precision
  • Data sequence length: 8192
  • Tensor model parallel size: 4
  • Pipelinemodel parallel size: 1
  • Context parallel size: 1
  • Micro batch size: 1
  • Global batch size: 512

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

[More Information Needed]

Technical Specifications

  • Compute Infrastructure: NVIDIA DGX

  • Hardware: 4 x A100 80GB

  • Software: NeMo Framework

Citation

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

More Information

[More Information Needed]

Model Card Authors

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
9b64a07

0 моделей