/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,7 млрд
Размер весов
13,7 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Опубликована
8 ноя 2023

tamil-llama-7b-instruct-v0.1

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Инструктивная модель семейства LLaMA на 6,7 млрд параметров для генерации ответов и выполнения запросов на тамильском и английском языках.

420скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены4 мар 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

Tamil LLaMA 7B Instruct v0.1 — инструктивная языковая модель, разработанная Абхинандом Балакришнаном и дообученная на основе abhinand/tamil-llama-7b-base-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с примерно 6,7 млрд параметров, созданная для генерации ответов на инструкции и запросы на тамильском и английском языках. Для обработки тамильского используется расширенный словарь из 16 000 токенов; длина контекста составляет 4096 токенов.

Модель подходит для диалоговых ответов, выполнения инструкций и создания прикладных решений на основе дальнейшего дообучения. При обучении использовалась смесь переведённых примеров Stanford-Alpaca и части OpenOrca; README также указывает набор из 145 тысяч инструкций. Доступны веса PyTorch в формате float16. Лицензия в метаданных Hugging Face — Llama 2; в README указана GNU GPL v3.0, поэтому сведения о лицензии противоречат друг другу и требуют проверки перед использованием.

Модель не проходила детоксикацию и может генерировать вредный или оскорбительный контент. Контроль результатов особенно важен при использовании в публичных и чувствительных приложениях.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на тамильском языке
  • выполнение пользовательских инструкций на тамильском
  • генерация текста на тамильском и английском
  • создание тамильского чат-бота
  • дообучение для специализированных NLP-задач

Ограничения

Модель не проходила детоксикацию и может выдавать вредные или оскорбительные ответы. В README указана лицензия GNU GPL v3.0, а в метаданных — Llama 2; перед использованием следует проверить применимые условия лицензирования.

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

Tamil LLaMA 7B Instruct v0.1

Welcome to the inaugural release of the Tamil LLaMA 7B instruct model – an important step in advancing LLMs for the Tamil language. This model is ready for immediate inference and is also primed for further fine-tuning to cater to your specific NLP tasks.

To dive deep into the development and capabilities of this model, please read the research paper and the introductory blog post (WIP) that outlines our journey and the model's potential impact.

Model description

The Tamil LLaMA models have been enhanced and tailored specifically with an extensive Tamil vocabulary of 16,000 tokens, building upon the foundation set by the original LLaMA-2.

Prompting Format

Prompt Template Without Input

{system_prompt}

### Instruction:
{instruction or query}

### Response:
{response}

Prompt Template With Input

{system_prompt}

### Instruction:
{instruction or query}

### Input:
{input}

### Response:
{response}

Related Models

ModelTypeDataBase Model# ParamsDownload Links
Tamil LLaMA 7B BaseBase model12GBLLaMA 7B7BHF Hub
Tamil LLaMA 13B BaseBase model4GBLLaMA 13B13BHF Hub
Tamil LLaMA 7B InstructInstruction following model145k instructionsTamil LLaMA 7B Base7BHF Hub
Tamil LLaMA 13B InstructInstruction following model145k instructionsTamil LLaMA 13B Base13BHF Hub

Usage Note

It's important to note that the models have not undergone detoxification. Therefore, while they possess impressive linguistic capabilities, there is a possibility for them to generate content that could be deemed harmful or offensive. We urge users to exercise discretion and supervise the model's outputs closely, especially in public or sensitive applications.

Meet the Developers

Get to know the creators behind this innovative model and follow their contributions to the field:

Citation

If you use this model or any of the the Tamil-Llama datasets in your research, please cite:

@misc{balachandran2023tamilllama,
      title={Tamil-Llama: A New Tamil Language Model Based on Llama 2}, 
      author={Abhinand Balachandran},
      year={2023},
      eprint={2311.05845},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

We hope this model serves as a valuable tool in your NLP toolkit and look forward to seeing the advancements it will enable in the understanding and generation of the Tamil language.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.45.52
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)48.04
HellaSwag (10-Shot)70.97
MMLU (5-Shot)39.95
TruthfulQA (0-shot)41.70
Winogrande (5-shot)70.64
GSM8k (5-shot)1.82

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
7571c4b

0 моделей