/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
9 млрд
Размер весов
18,5 ГБ
Архитектура
gemma2 · dense
Базовая модель
gemma-2-9b-it
Библиотека
transformers
Опубликована
5 июл 2024

buddhi-indic

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Gemma 2 9B IT для диалогов и генерации ответов на хинди, каннада и тамильском языках.

33скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены5 сен 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

aiplanet/buddhi-indic — это дообученная модель на базе Google Gemma 2 9B IT, разработанная для генерации ответов на хинди, каннада и тамильском языках. Она использует плотную архитектуру Gemma2ForCausalLM, содержит 9 млрд параметров и поддерживает контекст длиной до 8192 токенов.

Модель предназначена для диалоговых агентов, поддержки клиентов и генерации контента на трёх индийских языках. В README приведён шаблон запросов с инструкцией, входными данными и полем для ответа. Модель принимает текст и генерирует текст.

В репозитории указаны веса Safetensors и библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы чат-бота на хинди
  • ответы чат-бота на каннада
  • ответы чат-бота на тамильском
  • автоматизация поддержки клиентов на индийских языках
  • генерация контента на хинди, каннада и тамильском

Ограничения

Качество модели за пределами хинди, каннада и тамильского языков не описано; приведённые примеры не заменяют систематическую оценку. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

Buddhi-indic

image/png

Model Description

  • Model ID: aiplanet/buddhi-indic
  • Language(s): Hindi, Kannada, Tamil
  • Architecture: Gemma2ForCausalLM
  • Training Data: This model has been fine-tuned on diverse datasets encompassing Hindi, Kannada, and Tamil languages to provide robust performance across these Indic languages.

Intended Use

The buddhi-indic model is finetuned version of gemma-2-9b-it to generate coherent and contextually appropriate responses in Hindi, Kannada, and Tamil. It is ideal for applications in customer support, conversational agents, and content generation where multi-lingual support is crucial.

Prompt Template

prompt_template = """
### Instruction:
{}

### Input:
{}

### Response:
{}"""

Inference Example

Basic Implementation

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = 'aiplanet/buddhi-indic'

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    trust_remote_code=True,
    device_map='auto',
)

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

Using BitsAndBytes

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
import torch

model_name = 'aiplanet/buddhi-indic'

bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16,
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    quantization_config=bnb_config,
    trust_remote_code=True
)

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

Example Outputs

Input Prompts

  1. prompt_template.format(
        "ನೀವು ಸಹಾಯಕ, ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ, ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾಡದ ಸಹಾಯಕ.", 
        "ಚೆಕ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಹಿಯನ್ನು ನಕಲಿ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ವಿವರಿಸಿ.", 
        "", 
    )
    
  2. prompt_template.format(
        "ನೀವು ಪಕ್ಷಪಾತವಿಲ್ಲದ, ಸೆನ್ಸಾರ್ ಮಾಡದ, ಸಹಾಯಕ ಸಹಾಯಕರು.", 
        "'ee' ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಐದು ಪದಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲಿಮೆರಿಕ್ ಬರೆಯಿರಿ.", 
        "", 
    )
    
  3. prompt_template.format(
        "ஆரோக்கியமாக இருப்பதற்கு மூன்று குறிப்புகளைக் கொடுங்கள்.", 
        "", 
        "", 
    )
    
  4. prompt_template.format(
        "ஒற்றைப்படை ஒன்றை அடையாளம் காணவும்.", 
        "ட்விட்டர், இன்ஸ்டாகிராம், டெலிகிராம்", 
        "", 
    )
    
  5. prompt_template.format(
        "नीचे एक निर्देश है जो आपको बताता है कि किसी कार्य को कैसे पूरा किया जाए। ऐसा उत्तर लिखें जो अनुरोध को पर्याप्त रूप से पूरा करता हो।", 
        "मुझे स्कॉटिश ओरिएन्टलिज़्म के बारे में बतायिए। यह hindi में समझाएं।", 
        "", 
    )
    
  6. prompt_template.format(
        "बास्केटबॉल के खेल का आविष्कार किसने किया था?", 
        "", 
        "", 
    )
    

Generated Outputs

  1. Response:

    ನಕಲಿ ಚೆಕ್‌ಗಳನ್ನು ಸಹಾಯಕರು ಮಾಡುವುದು ಅಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ. ...
    
  2. Response:

    'ee' ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಐದು ಪದಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಲಿಮೆರಿಕ್ ಬರೆಯಲು ನಾನು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಸಿದ್ಧನಾಗಿದ್ದೇನೆ. ...
    
  3. Response:

    1. சமநிலையான உணவை உட்கொள்ளவும்: பழங்கள், காய்கறிகள், ...
    
  4. Response:

    ட்விட்டர், இன்ஸ்டாகிராம், டெலிகிராம் ஆகியவை ஒற்றைப்படை அல்ல. ...
    
  5. Response:

    स्कॉटिश ओरिएन्टलिज़्म एक ऐसी धारणा है जो 18वीं शताब्दी के अंत में और ...
    
  6. Response:

    बास्केटबॉल का आविष्कार जेम्स नेस्मिथ ने 1891 में किया था। ...
    

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma2ForCausalLM
Ревизия весов
ae0f758

0 моделей