/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
2,5 млрд
Размер весов
5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
13 апр 2024

Gemma2_Farsi

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Плотная модель Gemma на 2,5 млрд параметров, дообученная для ответов на вопросы и чат-ботов на персидском языке.

32скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены8 окт 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

alibidaran/Gemma2_Farsi — плотная языковая модель семейства Gemma, разработанная Али Бидараном и дообученная для ответов на вопросы на персидском языке (фарси). Модель предназначена для диалоговых приложений, чат-ботов и выполнения инструкций на общие темы.

Модель содержит 2,5 млрд параметров, принимает и генерирует текст, а её контекст составляет до 8192 токенов. Веса представлены в формате safetensors и доступны по лицензии Apache-2.0. Автор указывает, что модель дообучена на базе Gemma 2B; её также можно дополнительно адаптировать на персидских наборах данных.

Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей обучающих данных. Ответы могут быть неточными, особенно за пределами персидского языка и сценариев вопросов и ответов.

Сценарии применения

  • ответы на общие вопросы на фарси
  • чат-бот на персидском языке
  • выполнение инструкций на фарси
  • дальнейшая настройка на персидских наборах данных

Ограничения

Карточка не сообщает результаты оценки качества и подробности обучающих данных. Модель настроена прежде всего на фарси, поэтому качество на других языках и для задач вне ответов на вопросы не установлено.

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This model is Persian Q&A fine-tuned on Google's Gemma open-source model. Users can ask general question from it. It can be used for chatbot applications and fine-tuning for other datasets.

  • Developed by: Ali Bidaran
  • Language(s) (NLP): Farsi
  • Finetuned from model [optional]: Gemma2b

Uses

This model can be used for developing chatbot applications, Q&A, instruction engineering and fine-tuning with other persian datasets.

Direct Use

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig, GemmaTokenizer

model_id = "alibidaran/Gemma2_Farsi"
bnb_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16
)


tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, token=os.environ['HF_TOKEN'])
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, quantization_config=bnb_config, device_map={"":0}, token=os.environ['HF_TOKEN'])
prompt = "چند روش برای کاهش چربی بدن ارائه نمایید؟"
text = f"<s> ###Human: {prompt} ###Asistant: "

inputs=tokenizer(text,return_tensors='pt').to('cuda')
with torch.no_grad():
    outputs=model.generate(**inputs,max_new_tokens=400,do_sample=True,top_p=0.99,top_k=10,temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

Donation:

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
4e2d73d

0 моделей