/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
32,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
10 ноя 2024

Ссылки

Hugging FacearXiv 1910.09700

language_garden-eng-tsd-8B

jgchaparro
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель Llama переводит текст с английского на цаконский в рамках проекта по поддержке языков под угрозой исчезновения.

13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 апр 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Модель Language Garden: English to Tsakonian разработана Jaime Garcia Chaparro для перевода предложений с английского на цаконский язык. Она входит в серию Language Garden, предназначенную для поддержки языков, находящихся под угрозой исчезновения. Для перевода в запросе предлагается явно указать направление и передать исходное предложение.

Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 7,5 млрд параметров. Модель дообучена методом supervised fine-tuning на основе Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit с использованием SFT; указанный размер контекста — 131 072 токена. Репозиторий содержит веса PyTorch в формате safetensors. В карточке приведено значение loss на тестовом наборе 0,8997.

Модель предназначена для текстового перевода с английского на цаконский, в том числе для поддержки работы с малоресурсным языком. Лицензия и подробности о данных, оценке качества и ограничениях в карточке не раскрыты.

Сценарии применения

  • перевод предложений с английского на цаконский
  • подготовка чернового перевода материалов для носителей цаконского
  • создание переводных текстов для проектов по сохранению цаконского языка

Ограничения

В карточке нет подробных сведений о качестве переводов, обучающих данных и известных смещениях; приведён только loss на тестовом наборе. Лицензия не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for language_garden-eng-tsd-8B

Model Details

Model Description

Language garden: English to Tsakonian

This model translates from English to Tsakonian. To use it, employ the following prompt:

Translate the following sentence from English to Tsakonian: ...

This model is part of the Language Garden series, a collection of models aimed at preserving endangered languages. The model was trained using the Meta-Llama-3.1-8B-bnb-4bit model and fine-tuned using the SFT framework.

Evaluation

Test set loss: 0.8996543288230896

  • Developed by: Jaime Garcia Chaparro
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: translation
  • Language(s) (NLP): es
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
faed252

0 моделей

    Создать бенчмарк