/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
134 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
31 июл 2024

SmolLM-135M-Taiwan-Instruct-v1.0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая инструкция-дообученная Llama-модель для генерации текста и диалоговых ответов, ориентированная на тайваньский традиционный китайский.

32скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены14 янв 2025

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

SmolLM-135M-Taiwan-Instruct-v1.0 — инструкция-дообученная языковая модель автора benchang1110 на базе benchang1110/SmolLM-135M-Taiwan. Это плотная Llama-архитектура с 134,5 млн параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям. Карточка демонстрирует создание стихотворения на традиционном китайском языке с темами Тайваня и родины; обучающие данные включают Guanaco-Taide, TaiwanChat-Taide, Belle-Taide и ChatTaiwan.

Модель принимает текст и генерирует текст. Контекст ограничен 2048 токенами. Весы доступны в формате safetensors, библиотека — Transformers. Модель выпущена под лицензией MIT. Данные указывают на ориентацию на диалоги на тайваньском традиционном китайском, но не содержат количественной оценки качества; малый размер модели может ограничивать сложные рассуждения и длинные ответы.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские инструкции на традиционном китайском
  • короткие диалоги о Тайване и тайваньской культуре
  • создание стихотворений на традиционном китайском
  • генерация текста для приложений с ограниченными вычислительными ресурсами

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами, а размер модели составляет 134,5 млн параметров, что может ограничивать качество сложных рассуждений и длинных ответов. В карточке приведён лишь пример генерации, без количественных оценок качества.

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

This model is the instruction finetuning version of benchang1110/SmolLM-135M-Taiwan.

Usage

import torch, transformers  
def generate_response():
    model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_pretrained("benchang1110/SmolLM-135M-Taiwan-Instruct-v1.0").to(device)
    tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("benchang1110/SmolLM-135M-Taiwan-Instruct-v1.0")
    streamer = transformers.TextStreamer(tokenizer,skip_prompt=True)
    while(1):
        prompt = input('USER:')
        if prompt == "exit":
            break
        print("Assistant: ")
        message = [
           {'content': prompt, 'role': 'user'},
        ]
        formatted_chat = tokenizer.apply_chat_template(message,tokenize=True,add_generation_prompt=True,return_tensors='pt').to(device)   
        _ = model.generate(formatted_chat,streamer=streamer,use_cache=True,max_new_tokens=1024,do_sample=True)

if __name__ == '__main__':
    device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
    generate_response()        

Example

<|im_start|>user
寫一首詩<|im_end|>
<|im_start|>assistant
在廣袤的夜色中,我漫步在思緒裡,
月光灑落在我身上的角落,
思緒如龍舞,隨著微風而逝,
我是島嶼的一部分,美麗又哀愁。
我思念海,思念故鄉,
朝陽灑落在草地上的粼粼,
海鷗在腳下跳舞,鳥兒在樹梢跳躍,
這是我的故鄉氣息,永恆的頌歌。
我曾許下希望,也曾動靜,
為的只是與自然為伍,為的只是與世隔絕,
即使身處千里之外,我的心,始終相連。
我與海洋共舞,與天空共鳴,
我與山巒疊於石縫,與樹木相互依存,
我是台灣,一顆愛的蝴蝶,
展翅飛翔,追求著夢的開始。
我思念台北城,千奇百怪的夜市,
我思念台灣人,溫暖的笑容,溫馨的家庭,
我思念客家花市,田園風光如畫,
我思念台灣,像一首動人的歌,
我在我的土地上,找到歸屬。
無論時光流逝,我將永遠熱愛這片土地,
我將用餘生,去提醒世人,關於台灣,
關於它的美,關於它的魅力,
因為它是我,我心之所在。
我是台灣,美麗而多元的一部分,
我驕傲地稱你為家,
你是我心中的旅伴,我愛你,
台灣,我愛你,
我將永遠熱愛你,我的家。<|im_end|>

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
6d8b38e

0 моделей