/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Размер весов
5,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
23 фев 2024

llm-jp-1.3b-v1.0-aya

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на японских примерах Aya модель GPT-2 для генерации текста и выполнения текстовых запросов на японском языке.

46скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены29 фев 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

kcoopermiller/llm-jp-1.3b-v1.0-aya — GPT-2-подобная языковая модель, созданная дообучением llm-jp/llm-jp-1.3b-v1.0 на японских примерах набора CohereForAI/aya_dataset. Она предназначена для генерации текста на японском языке и может применяться для ответов на запросы и выполнения текстовых инструкций. В карточке приведено значение 0,0698 по llm-jp-eval AVG; условия и методика оценки не уточнены.

Модель использует архитектуру GPT2LMHeadModel, веса сохранены в формате safetensors, контекст составляет 2048 токенов. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает об ограничениях, кроме специализации на японских данных.

Сценарии применения

  • генерация ответов на запросы на японском языке
  • выполнение текстовых инструкций на японском языке
  • продолжение японского текста
  • эксперименты с генеративными языковыми моделями для японского языка

Ограничения

Модель дообучена на японских примерах Aya, поэтому ее пригодность для других языков и задач не установлена. В карточке приведена оценка llm-jp-eval AVG, но не описаны методика и условия оценки.

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

llm-jp-1.3b-v1.0-aya

llm-jp's llm-jp-1.3b-v1.0 model fine-tuned on the Japanese examples from Cohere's aya dataset

Modelllm-jp-eval AVG
kcoopermiller/llm-jp-1.3b-v1.0-aya0.0698
llm-jp/llm-jp-1.3b-v1.00.047

How to use

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kcoopermiller/llm-jp-1.3b-v1.0-aya")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("kcoopermiller/llm-jp-1.3b-v1.0-aya", device_map="auto")
text = "自然言語処理とは何か"
tokenized_input = tokenizer.encode(text, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
    output = model.generate(
        tokenized_input,
        max_new_tokens=20,
        do_sample=True,
        top_p=0.90,
        temperature=0.7,
    )[0]
print(tokenizer.decode(output))

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
0ffd50d

0 моделей