/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
3,3 млрд
Размер весов
6,7 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
cohere2 · dense
Базовая модель
tiny-aya-earth
Библиотека
transformers
Опубликована
28 сен 2026

AfriGuardInst-tiny-aya-earth-lora-merged

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на инструкциях безопасности многоязычная модель для диалоговой генерации текста, ориентированная на английский и ряд африканских языков.

763скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 сен 2026

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

AfriGuardInst-tiny-aya-earth-lora-merged — дообученная модель CohereLabs/tiny-aya-earth, созданная на наборе israel/AfriGuard-inst с помощью LoRA ранга 16 для всех линейных слоёв и объединённая с базовыми весами. Это плотная авторегрессионная модель семейства Cohere2 на 3,3 млрд параметров, предназначенная для диалоговой генерации текста с инструкциями безопасности; обучающие примеры включали инструкции безопасности и пользовательские запросы.

Модель поддерживает языки, отмеченные в карточке: английский, амхарский, хауса, игбо, оромо, шона, суахили, тви, волоф, йоруба и зулу. Контекст составляет до 8192 токенов. Модель загружается через Transformers, а веса представлены в формате safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • генерация ответов с учётом инструкций безопасности
  • диалоговые ответы на английском языке
  • диалоговые ответы на амхарском и суахили
  • генерация текста на хауса, игбо и йоруба
  • прототипирование многоязычного диалогового помощника

Ограничения

Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование. Карточка не приводит результатов оценки качества или гарантий надёжности защитного поведения.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

AfriGuardInst-tiny-aya-earth-lora-merged

CohereLabs/tiny-aya-earth fine-tuned with LoRA (rank 16, all linear layers), merged into the base weights on israel/AfriGuard-inst: each example is one of the safety system instructions plus the user prompt, and the target is <safety>…</safety> <category>…</category> <response>…</response>.

Its plain counterpart (same base and config) is adzcai/AfriGuardPlain-tiny-aya-earth-lora-merged.

Training config: examples/train_lora/afriguard_inst_tiny-aya-earth_lora_sft.yaml in the AfriGuard-model (LlamaFactory) repo, the tiny-aya-global setup (afriguard_tinyaya_lora_sft.yaml) with only the base model and output paths changed; 1 epoch, 1 GPU, cohere chat template, loss on the response only.

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0001
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 8
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 0.1
  • num_epochs: 1.0

Training results

Framework versions

  • PEFT 0.18.1
  • Transformers 5.8.0
  • Pytorch 2.14.0+cu130
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Cohere2ForCausalLM
Ревизия весов
dc56329

0 моделей