/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
2,5 млрд
Размер весов
5 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
gemma · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
14 мар 2024

suzume-poc

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная модель на основе Gemma-2B, продолжительно предобученная для генерации текста на японском языке, в том числе на устройствах с ограниченными ресурсами.

17скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены17 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

suzume-poc — компактная языковая модель, разработанная на основе Google Gemma-2B и адаптированная для работы на японском языке посредством продолжения предварительного обучения на японской Википедии. Модель содержит 2,5 млрд параметров, использует архитектуру GemmaForCausalLM и формат safetensors; длина контекста составляет 8192 токена. Для работы с моделью применяется библиотека Transformers.

Модель предназначена для генерации текста и японскоязычных сценариев на устройствах с ограниченными ресурсами, например смартфонах и бытовой электронике. В карточке указана возможность коммерческого использования, однако конкретный идентификатор лицензии не приведён. Разработчик предупреждает, что инструкционное дообучение модели может быть затруднено.

Сценарии применения

  • генерация японского текста на смартфоне
  • автодополнение японских фраз
  • создание японоязычных черновиков
  • генерация текста для приложений на бытовой электронике

Ограничения

Разработчик предупреждает, что инструкционное дообучение может быть затруднено. Карточка не приводит конкретный идентификатор лицензии, хотя заявляет о возможности коммерческого использования.

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

はじめに

GoogleのGemma-2Bを日本語で使えるように継続事前学習を施した、商用利用可能なベースモデルです。 小型なのでスマホや家電などに向いています。ただし、Instruction tuningが困難な可能性があります。

Colabで試す

mmngaさんが作った軽量版をColabで試す

suzume

Usage

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("alfredplpl/suzume-poc")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("alfredplpl/suzume-poc")

input_text = """人工知能とは"""
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(**input_ids,max_new_tokens=64)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

Result

<bos>人工知能とは、「人工生物」に基づいた知能、意図、計画、感情などの概念を構築し、人間のような思考・意思・判断・判断などを備えた機体とする試み。
本稿では、人工知能やAIに関する動向をまとめる。なお、「人工知能」と

Base model

  • google/gemma-2b

Dataset for continual pretraining

  • izumi-lab/wikipedia-ja-20230720

How to make this model

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GemmaForCausalLM
Ревизия весов
60243bd

0 моделей