/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
473 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
opt · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
21 мар 2024

thai-opt350m-instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на инструкциях модель OPT-350M для генерации ответов преимущественно на тайском языке.

78скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены21 мар 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

Thai-OPT350M-Instruct — дообученная генеративная языковая модель, созданная Min Si Thu на основе Facebook OPT-350M. Она предназначена для ответов на запросы и выполнения инструкций преимущественно на тайском языке; также поддерживает английский, китайский и арабский. Модель использует плотную архитектуру OPTForCausalLM, содержит 472,7 млн параметров и принимает текстовые запросы в формате «User: … Assistant:». Длина контекста — 2048 токенов.

Модель обучалась 12 эпох на наборе yadapruk/thai-instructions-rallio; в карточке указано значение training loss 0,8092. Подходит для генерации ответов и простых инструкций на тайском языке. Опубликована в формате safetensors под лицензией MIT.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на тайском языке
  • генерация текста на тайском языке
  • выполнение простых инструкций на тайском языке
  • создание многоязычных ответов на английском, китайском и арабском

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами; основная поддерживаемая моделью речь — тайская, а качество для английского, китайского и арабского не охарактеризовано.

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

thai-opt350m-instruct-logo

thai-opt350m-instruct

a generative language model for thai language based on opt350m

Thai-OPT350M-Instruct is a fine-tuned pretrained transformer for thai language based on facebook/opt-350m.

Dataset for thai-opt350m-instruct

  • yadapruk/thai-instructions-rallio

Base Model

  • Facebook Open Pretrained Transformer

Languages

  • mainly support Thai Language
  • a few English, Chinese, Arabic

Training

  • epochs - 12
  • training loss - 0.809200

Model Page

https://huggingface.co/jojo-ai-mst/thai-opt350m-instruct

Prompt Format

User: อะไรคือวิธีที่ดีที่สุดในการทําความสะอาดพรม Assistant:

How to use

# pip install transformers

from transformers import AutoModelForCausalLM,AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("jojo-ai-mst/thai-opt350m-instruct")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("jojo-ai-mst/thai-opt350m-instruct")

def generate_text(prompt, max_length=200, temperature=0.8, top_k=50):
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").cuda() # remove .cuda() if only cpu
    output = model.generate(
        input_ids,
        max_length=max_length,
        temperature=temperature,
        top_k=top_k,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        do_sample=True
    )
    for result in output:
      generated_text = tokenizer.decode(result, skip_special_tokens=True)
      print(generated_text)

generate_text("User: อะไรคือวิธีที่ดีที่สุดในการทําความสะอาดพรม Assistant:")

Date of Release

22/03/2024

License

MIT

Author

Min Si Thu

Notes

This ai model is a movement of MyanmarGPT-Movement.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
OPTForCausalLM
Ревизия весов
fe262c9

0 моделей