/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 мар 2024

iris-7b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Iris — дообученная на Mistral-7B-v0.2 модель для перевода предложений с корейского на английский и обратно.

85скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены4 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

Iris — модель для перевода предложений между корейским и английским языками, разработанная davidkim (Changyeon Kim). Она предназначена для перевода в обоих направлениях и может использоваться в приложениях, которым нужен корейско-английский машинный перевод. Модель основана на плотной авторегрессионной архитектуре Mistral, содержит 7,1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов.

Модель дообучена на Mistral-7B-v0.2 на наборе переводных данных translation_v3_346k, включающем примеры из технических и профессиональных областей. Набор данных не опубликован из-за лицензионных ограничений. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке приведены результаты сравнения с другими моделями перевода, но они не позволяют утверждать о превосходстве Iris.

Сценарии применения

  • перевод корейских предложений на английский
  • перевод английских предложений на корейский
  • машинный перевод в приложениях и сервисах
  • перевод технических текстов между корейским и английским
  • перевод профессиональных текстов между корейским и английским

Ограничения

Обучающий набор не опубликован из-за лицензионных ограничений. В карточке нет численных результатов оценки самой Iris, поэтому качество перевода по приведённому сравнению установить нельзя.

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

iris

image/jpeg

Iris is a model for Korean-English sentence translation based on deep learning.

It is used to translate Korean sentences into English or English sentences into Korean by utilizing advanced natural language processing technology. The model is trained to understand the grammar, vocabulary, and context of each language and generate appropriate translations. Iris provides efficient and accurate translation and can be used in a variety of applications.

Model Details

  • Model Developers : davidkim(changyeon kim)
  • Repository : will be updated soon.
  • base mode : mistralai/Mistral-7B-v0.2
  • dataset : translation_v3_346k

usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

repo = "davidkim205/iris-7b"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(repo, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='auto')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo)

def generate(prompt):
    encoding = tokenizer(
        prompt,
        return_tensors='pt',
        return_token_type_ids=False
    ).to("cuda")
    gen_tokens = model.generate(
        **encoding,
        max_new_tokens=2048,
        temperature=1.0,
        num_beams=5,
    )
    prompt_end_size = encoding.input_ids.shape[1]
    result = tokenizer.decode(gen_tokens[0, prompt_end_size:])

    return result


def translate_ko2en(text):
    prompt = f"[INST] 다음 문장을 영어로 번역하세요.{text} [/INST]"
    return generate(prompt)


def translate_en2ko(text):
    prompt = f"[INST] 다음 문장을 한글로 번역하세요.{text} [/INST]"
    return generate(prompt)


def main():
    while True:
        text = input('>')
        en_text = translate_ko2en(text)
        ko_text = translate_en2ko(en_text)
        print('en_text', en_text)
        print('ko_text', ko_text)

if __name__ == "__main__":
    main()

output

$ python iris_test.py 
Downloading shards: 100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:00<00:00,  4.72it/s]
Loading checkpoint shards: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 3/3 [00:02<00:00,  1.07it/s]
>아이리스는 딥러닝을 기반으로 한 한-영어 문장 번역을 위한 모델이다.
en_text Iris is a model for Korean-to-English sentence translation based on deep learning.</s>
ko_text 아이리스는 딥러닝을 기반으로 한 한국어-영어 문장 번역을 위한 모델이다.</s>

template

ko -> en

[INST] 다음 문장을 영어로 번역하세요.{text} [/INST]

en -> ko

"[INST] 다음 문장을 한글로 번역하세요.{text} [/INST]"

dataset info : translation_v3_346k

The dataset is not made public due to licensing issues.

srcratiodescription
aihub-MTPE5.56%기계번역 품질 사후검증 데이터셋
aihub-techsci25.56%ICT, 전기/전자 등 기술과학 분야 한영 번역 데이터셋
aihub-expertise5.56%의료, 금융, 스포츠 등 전문분야 한영 번역 데이터셋
aihub-humanities5.56%인문학 분야 한영 번역 데이터셋
sharegpt-deepl-ko-translation5.56%shareGPT 데이터셋을 질답 형식에서 한영 번역 형식으로 변환한 데이터셋
aihub-MT-new-corpus5.56%기계 번역 앱 구축용 한영 번역 데이터셋
aihub-socialsci5.56%법률, 교육, 경제 등 사회과학 분야 한영 번역 데이터셋
korean-parallel-corpora5.56%한영 번역 병렬 데이터셋
aihub-parallel-translation5.56%발화 유형 및 분야별 한영 번역 데이터셋
aihub-food5.56%식품 분야 영한 번역 데이터셋
aihub-techsci5.56%ICT, 전기/전자 등 기술과학 분야 한영 번역 데이터셋
para_pat5.56%ParaPat 데이터셋의 영어-한국어 subset
aihub-speechtype-based-machine-translation5.56%발화 유형별 영한 번역 데이터셋
koopus1005.56%OPUS-100 데이터셋의 영어-한국어 subset
aihub-basicsci5.56%수학, 물리학 등 기초과학 분야 한영 번역 데이터셋
aihub-broadcast-content5.56%방송 콘텐츠 분야 한영 번역 데이터셋
aihub-patent5.56%특허명세서 영한 번역 데이터셋
aihub-colloquial5.56%신조어, 약어 등을 포함하는 구어체 한영 번역 데이터셋

Please refer to the url below for information on aihub licensing.

https://aihub.or.kr/partcptnmlrd/inqry/view.do?currMenu=144&topMenu=104

Evaluation

https://github.com/davidkim205/translation

TYPEModelBLEUSBLEUDuplicateLength Exceeds
HuggingFacefacebook/nllb-200-distilled-1.3B0.260.3013
HuggingFacejbochi/madlad400-10b-mt0.290.3836
HuggingFaceUnbabel/TowerInstruct-7B-v0.10.320.3919
HuggingFacesquarelike/Gugugo-koen-7B-V1.10.320.3613
HuggingFacemaywell/Synatra-7B-v0.3-Translation0.350.4112
Clouddeepl0.390.4501
Cloudazure0.400.4903
Cloudgoogle0.400.4902
Cloudpapago0.430.5103
HuggingFacedavidkim205/iris-7b (ours)0.400.4303

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
23880bf

0 моделей