/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 июн 2024

Llama-3-ELYZA-JP-8B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Японская адаптация Meta-Llama-3-8B-Instruct для генерации текста и диалоговых задач.

7 142скачиваний за 30 дней151лайквеса обновлены26 июн 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

Llama-3-ELYZA-JP-8B — языковая модель компании ELYZA, построенная на базе Meta-Llama-3-8B-Instruct. Разработчики адаптировали её для японского языка с помощью дополнительного предварительного обучения и настройки на инструкциях. Модель использует плотную архитектуру Llama и содержит 7,5 млрд параметров; для работы с контекстом доступно до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев на японском языке, также в метаданных указана поддержка английского. Её можно применять для ответов на вопросы, ведения диалога и создания японских текстов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии llama3; применяются условия лицензии Meta Llama 3.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на японском языке
  • диалоговый помощник для японских пользователей
  • генерация и редактирование японских текстов

Ограничения

Контекст ограничен 8192 токенами. Лицензия llama3 устанавливает условия использования Meta Llama 3.

Для каких профессий подходит6

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

Llama-3-ELYZA-JP-8B

Llama-3-ELYZA-JP-8B-image

Model Description

Llama-3-ELYZA-JP-8B is a large language model trained by ELYZA, Inc. Based on meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct, it has been enhanced for Japanese usage through additional pre-training and instruction tuning. (Built with Meta Llama3)

For more details, please refer to our blog post.

Usage

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

DEFAULT_SYSTEM_PROMPT = "あなたは誠実で優秀な日本人のアシスタントです。特に指示が無い場合は、常に日本語で回答してください。"
text = "仕事の熱意を取り戻すためのアイデアを5つ挙げてください。"

model_name = "elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
)
model.eval()

messages = [
    {"role": "system", "content": DEFAULT_SYSTEM_PROMPT},
    {"role": "user", "content": text},
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
token_ids = tokenizer.encode(
    prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt"
)

with torch.no_grad():
    output_ids = model.generate(
        token_ids.to(model.device),
        max_new_tokens=1200,
        do_sample=True,
        temperature=0.6,
        top_p=0.9,
    )
output = tokenizer.decode(
    output_ids.tolist()[0][token_ids.size(1):], skip_special_tokens=True
)
print(output)

Developers

Listed in alphabetical order.

License

Meta Llama 3 Community License

How to Cite

@misc{elyzallama2024,
      title={elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8B},
      url={https://huggingface.co/elyza/Llama-3-ELYZA-JP-8B},
      author={Masato Hirakawa and Shintaro Horie and Tomoaki Nakamura and Daisuke Oba and Sam Passaglia and Akira Sasaki},
      year={2024},
}

Citations

@article{llama3modelcard,
    title={Llama 3 Model Card},
    author={AI@Meta},
    year={2024},
    url = {https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md}
}

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
e6c3164

0 моделей