/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
8,2 млрд
Размер весов
17,1 ГБ
Лицензия
CC BY-NC-ND 4.0
Архитектура
gemma · dense
Опубликована
26 фев 2024

google-gemma-7b-chinese-sft-v1

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Чат-модель Gemma на 8,2 млрд параметров, дообученная для ответов на инструкции на китайском и английском языках.

32скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены26 фев 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

Это чат-модель для генерации текста, дообученная автором cloudyu на основе google/gemma-7b. Обучение выполнено на наборе c-s-ale/alpaca-gpt4-data-zh; модель принимает инструкцию и необязательный ввод, затем генерирует ответ по шаблону instruction/input/output.

Модель построена на плотной архитектуре GemmaForCausalLM и содержит 8,2 млрд параметров. Она рассчитана на диалог и выполнение инструкций на китайском и английском языках, с контекстом до 8192 токенов. Доступные веса представлены в формате safetensors.

Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 запрещает коммерческое использование и распространение производных версий без соблюдения её условий. Качество ответов зависит от области запроса и данных дообучения; карточка не приводит результатов оценки или дополнительных мер защиты.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и выполнение инструкций на китайском языке
  • диалоговый помощник на английском языке
  • генерация текста по пользовательской инструкции
  • создание черновиков ответов на китайском и английском языках

Ограничения

Модель обучена на наборе Alpaca-GPT4 для китайского языка, поэтому её поведение и качество могут зависеть от соответствия запроса этому распределению данных. Лицензия CC BY-NC-ND 4.0 ограничивает коммерческое использование и распространение производных версий.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This is a fine-tuned Chinese & English Chat mode based on google/gemma-7b using c-s-ale/alpaca-gpt4-data-zh dataset

example code



import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import math

## v2 models
model_path = "cloudyu/google-gemma-7b-chinese-sft-v1"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, use_default_system_prompt=False)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        model_path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='auto',local_files_only=False
)
print(model)
prompt = input("please input prompt:")
while len(prompt) > 0:
  prompt = f"{prompt}"
  input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids.to("cuda")

  generation_output = model.generate(
    input_ids=input_ids, max_new_tokens=500,repetition_penalty=1.1
  )
  print(tokenizer.decode(generation_output[0]))
  prompt = input("please input prompt:")

Template


"<bos>{instruction} {input}\n{output}\n<eos>"

example output

<bos>如何写一封申请加薪的邮件? <built-in function input>
您好,

以下是您可以参考的一份示例电子邮件:


主题: 要求增加工资 - [您的姓名] (Your Name)



尊敬的主管 / HR 部门 ([Name of Manager or Department]) :




我非常感谢您给予我的机会并为公司做出贡献。我很乐意报告我在过去几个月的表现和成果, 并希望这些可以支持我对提高 my salary 的请求. 我相信这将是一个公平的要求并且能够帮助我们一起推动公司的成功发展 .





在过去的几月里 , 我的工作质量得到了提升 ,同时我也取得了重要的成绩 。例如 ... (在此处列出一些具体的事实证明你的努力)






此外 I have also been able to take on additional responsibilities and projects that demonstrate the value i bring  to our team as a whole .(If applicable add here your achievements in this area.)







我希望通过这个信件来表达对未来继续与该公司合作的机会以及期待进一步改善自己能力以更好地服务于客户的需求 和 公司的发展方向 一致性的信心!谢谢你们考虑此问题并在将来可能采取行动之前提供任何建议或反馈意见!








敬礼 !









[ Your name ]<eos>

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GemmaForCausalLM
Ревизия весов
eee7124

0 моделей