/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
494 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Опубликована
7 июл 2024

Bakpia-V1-0.5B-Javanese

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Bakpia V1 0.5B — дообученная модель Qwen2 для ответов на яванском языке, преимущественно в регистре Krama.

32скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 июл 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

Bakpia V1 0.5B — языковая модель семейства Bakpia, разработанная для ответов на яванском языке. Это версия с 494 млн параметров на архитектуре Qwen2, дообученная на Qwen2 0.5B Instruct с использованием синтетических данных. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель рассчитана на контекст до 32 768 токенов.

Модель предназначена для одношаговых ответов на вопросы в разных областях на яванском, в частности на вежливом регистре Krama. В обучении использовано 36 тысяч пар запросов и ответов; карточка указывает, что запросы синтезированы GPT-4o, а ответы — Claude 3 Haiku. Заявлены функциональные возможности выполнения инструкций и диалоговый режим.

Это бета-версия и ранний экспериментальный выпуск; Ngoko Javanese в текущей версии не поддерживается. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на вежливом яванском языке
  • одношаговый диалог на яванском
  • выполнение инструкций на яванском языке
  • подготовка черновиков текстов на яванском языке

Ограничения

Ngoko Javanese не поддерживается; модель обозначена как бета-версия, а карточка описывает обучение на синтетических данных.

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

This repository contains the fp16 version of Bakpia V1 0.5B.

VersionBase ModelURLTraining
V1 0.5BQwen 2 0.5B Instructfp16Epoch = 1, Batch = 16*8, lr = 5e-5, linear schedule
V1 1.5BQwen 2 1.5B Instructfp16Epoch = 1, Batch = 16*8, lr = 5e-5, linear schedule
V1 9BGemma 2 9B Instructfp16/4bitBatch size = 16*8, lr = 4e-5, linear schedule

Training data is accessible here.

Version 1.0

This is the first version of Bakpia.

✨ Training

  • 36K input-output pairs
  • 64/128 lora r/alpha
  • Rank-stabilized lora

✨ Features

  • Single-turn QA across various domains.
  • Ngoko Javanese not currently supported.

Generate with template

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, TextStreamer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("afrizalha/Bakpia-V1-0.5B-Javanese")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("afrizalha/Bakpia-V1-0.5B-Javanese")
model.to("cuda")

template = """<|im_start|>system
<|im_end|>
<|im_start|>user
{prompt}<|im_end|>
<|im_start|>assistant
"""

input = template.format(prompt="Kados pundi kulo saged nyinaoni Basa Jawa kanthi sae?"
input = tokenizer([input], return_tensors = "pt").to("cuda")
outputs = model.generate(**input, max_new_tokens = 1024, streamer= TextStreamer(tokenizer), temperature=.5, use_cache=True, do_sample=True)

Acknowledgments

  • Developed by: Afrizal Hasbi Azizy
  • 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
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
64b956e

0 моделей