/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,7 млрд
Размер весов
13,7 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
5 мар 2024

Gaja-v2.00

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Gaja-v2.00 — дообученная на базе OpenHathi чат-модель для диалогов на хинди и хинглише.

79скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены5 апр 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

Gaja-v2.00 — разговорная языковая модель от автора репозитория damerajee, дообученная на базе SarvamAI/OpenHathi для диалогов на хинди и хинглише. Это плотная модель семейства Llama с 6,7 млрд параметров, реализованная через Transformers и сохранённая в формате safetensors; максимальная длина контекста составляет 4096 токенов.

Модель предназначена для чат-ботов, ответов на вопросы и ведения разговоров на хинди и хинглише. По README, дообучение проводилось на 5 тысячах примеров; автор также сообщает о результате выше Airavata на наборе OpenLLM Leaderboard, но подробные сравнительные условия не приведены.

Модель рассчитана на экспериментирование с чат-ботами и может быть ограничена небольшим объёмом диалоговых данных и контекстом в 4096 токенов. Лицензия указана как llama2; перед использованием следует учитывать её условия.

Сценарии применения

  • чат-бот на хинди
  • диалоговый помощник на хинглише
  • ответы на вопросы на хинди
  • генерация разговорных ответов на хинглише

Ограничения

Дообучение выполнено на 5 тысячах примеров, а контекст ограничен 4096 токенами; качество на широком наборе задач не установлено. Условия лицензии llama2 могут ограничивать отдельные виды 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

Model

🐘 Gaja

Gaja is a Hindi/Hinglish chat model, initially trained on SarvamAI's OpenHathi model and further fine-tuned for conversational interactions.

Additional Information

  • It outperforms Airavata, AI4Bharat's chat version, on Huggingface OpenLLM benchmark suite.
  • It was fine-tuned on only 5k samples

Inference

hey guys thanks to Bhabha AI, you guys can finally try my model

Additional Information

  • The code for this can be found in The github code - Github

💬 Prompt template

<|im_start|>user
{}<|im_end|> 
<|im_start|>assistant
{}<|im_end|> 

😎 Features:

  • Language Support: Gaja is designed to understand and generate responses in both Hindi and Hinglish, catering to a diverse range of users.
  • Base Model: Built upon SarvamAI's OpenHathi model, Gaja inherits its foundational capabilities while being optimized for conversational tasks.
  • Fine-tuning: Gaja has undergone fine-tuning specifically for chat-based interactions, enhancing its ability to engage in meaningful conversations with users.
  • Experimental Platform: With its flexibility and adaptability, Gaja serves as a valuable platform for conducting experiments and exploring innovative approaches to chatbot development.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.46.98
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)51.79
HellaSwag (10-Shot)75.79
MMLU (5-Shot)40.69
TruthfulQA (0-shot)41.50
Winogrande (5-shot)71.90
GSM8k (5-shot)0.23

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
85c7ef3

0 моделей