/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
6,4 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-3B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
19 фев 2025

Llama3.2-3B-Instruct-KAI

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Дообученная на вьетнамском языке модель Llama 3.2 с 3,2 млрд параметров для ответов на вопросы, извлечения информации и суммаризации.

714скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 мар 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.

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

KAI — модель для диалогов на основе архитектуры Llama 3.2, разработанная KILM AI Lab. Она дообучена на meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct и предназначена прежде всего для понимания и генерации текста на вьетнамском языке: ответов на вопросы, чтения с пониманием, извлечения информации и суммаризации.

Модель содержит 3,2 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и формат safetensors; для работы указана библиотека Transformers. Нативное окно контекста — 131 072 токена. В README приведены результаты оценки на вьетнамских наборах VMLU, ViSquad, ViDrop и ViDialog.

Модель может галлюцинировать при работе с культурно-специфичными сведениями и хуже справляться со специализированными техническими областями. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует сверить с карточкой модели и лицензией базовой модели.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по текстам на вьетнамском языке
  • извлечение фактов и сведений из вьетнамских документов
  • суммаризация материалов на вьетнамском языке
  • чтение с пониманием и решение задач по вьетнамским текстам
  • диалоговое взаимодействие на вьетнамском языке

Ограничения

Модель может галлюцинировать на культурно-специфичных темах и может хуже работать в специализированных технических областях.

Для каких профессий подходит8

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

Llama3.2-3B-Instruct-KAI

Instruction

Llama3.2-1B-Instruct-KAI, Llama3.2-3B-Instruct-KAI, Qwen2.5-0.5B-Instruct-KAI, Qwen2.5-1.5B-Instruct-KAI, and Qwen2.5-3B-Instruct-KAI are a collection of models fine-tuned on the open Qwen2.5* and Llama3.2* models. They are optimized for Vietnamese language understanding and generation tasks such as reading comprehension, information extraction, question answering and summarization.

Quickstart

This is a demonstration of loading a model and performing a question-answering or summarization task.


from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "kiki-ailab/Llama3.2-3B-Instruct-KAI"

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

prompt = "Xin chào !"

messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=512
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

Examples

Example 1:

prompt = """Dưới đây là một số tài liệu / văn bản:

<DOC id="doc-1">
Theo một nghiên cứu gần đây, biến đổi khí hậu đã làm gia tăng tần suất và cường độ của các hiện tượng thời tiết cực đoan, bao gồm bão, hạn hán và lũ lụt. Các khu vực ven biển Đông Nam Á có nguy cơ cao nhất do nước biển dâng và hiện tượng xâm nhập mặn.
</DOC>
<DOC id="doc-2">
Một báo cáo từ Ngân hàng Thế giới cho thấy rằng biến đổi khí hậu sẽ ảnh hưởng nghiêm trọng đến sản xuất nông nghiệp, đặc biệt là ở các nước đang phát triển, nơi nền kinh tế phụ thuộc lớn vào nông nghiệp. Cụ thể, năng suất cây trồng có thể giảm từ 10% đến 25% trong 30 năm tới.
</DOC>
<DOC id="doc-3">
Một sáng kiến quốc tế đã được khởi động nhằm giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu thông qua việc thúc đẩy sử dụng năng lượng tái tạo và giảm phát thải carbon. Các nước phát triển đã cam kết hỗ trợ tài chính cho các quốc gia dễ bị tổn thương nhất, nhưng việc triển khai vẫn gặp nhiều thách thức.
</DOC>

TASK: Hãy trả lời câu hỏi "Biến đổi khí hậu ảnh hưởng như thế nào đến nông nghiệp ở các nước đang phát triển?"

INSTRUCTION:
1. Câu trả lời không quá 50 từ. 
2. Trích dẫn rõ ràng tài liệu nào chứa thông tin liên quan, theo format: [doc-k]"""

Example 2:

prompt = """Trả lời câu hỏi dựa vào nội dung đoạn văn sau:
====
Bão Milton bắt đầu đổ bộ vào Siesta Key, bang Florida, Mỹ, với sức gió 193 km/h, tương đương cấp 3 trong thang đo bão 5 cấp, vào khoảng 20h30 ngày 9/10 (7h30 sáng 10/10 giờ Hà Nội). Sau vài tiếng càn quét qua Florida, bão Milton hạ xuống cấp 2 và tiếp tục hạ xuống cấp 1 vào rạng sáng 10/10.

Đây là cơn bão thứ năm ở Mỹ và cơn bão thứ ba tấn công bang Florida trong năm nay. Trước khi bão Milton đổ bộ, Thống đốc Florida Ron DeSantis cho biết ít nhất 19 cơn lốc xoáy đã xuất hiện ở Florida và 116 cảnh báo lốc xoáy được ban bố khắp bang.

Mưa lớn xảy ra ở các khu vực, nhất là thành phố St. Petersburg khi hứng chịu "trận mưa nghìn năm có một", với lượng mưa trút xuống thành phố trong ba giờ tương đương ba tháng trong năm. Các thành phố McKay Creek, Clearwater Beach và Temple Terrace cũng ghi nhận lượng mưa lớn, lần lượt là 371 mm, 355 mm và 344 mm.
====

Yêu cầu câu trả lời hoặc là được trích ra từ đoạn văn, hoặc là 'NO ANSWER' nếu nội dung đoạn văn không liên quan đến câu hỏi.

Câu hỏi: Bão Milton mạnh như thế nào ? Diễn ra ở đâu ?
Câu trả lời:"""

Example 3:

prompt = """Cho văn bản dưới đây:
====
Bão Milton bắt đầu đổ bộ vào Siesta Key, bang Florida, Mỹ, với sức gió 193 km/h, tương đương cấp 3 trong thang đo bão 5 cấp, vào khoảng 20h30 ngày 9/10 (7h30 sáng 10/10 giờ Hà Nội). Sau vài tiếng càn quét qua Florida, bão Milton hạ xuống cấp 2 và tiếp tục hạ xuống cấp 1 vào rạng sáng 10/10.

Đây là cơn bão thứ năm ở Mỹ và cơn bão thứ ba tấn công bang Florida trong năm nay. Trước khi bão Milton đổ bộ, Thống đốc Florida Ron DeSantis cho biết ít nhất 19 cơn lốc xoáy đã xuất hiện ở Florida và 116 cảnh báo lốc xoáy được ban bố khắp bang.

Mưa lớn xảy ra ở các khu vực, nhất là thành phố St. Petersburg khi hứng chịu "trận mưa nghìn năm có một", với lượng mưa trút xuống thành phố trong ba giờ tương đương ba tháng trong năm. Các thành phố McKay Creek, Clearwater Beach và Temple Terrace cũng ghi nhận lượng mưa lớn, lần lượt là 371 mm, 355 mm và 344 mm.
====

TASK: Đặt tiêu đề và tóm tắt bài báo trên thành 1-2 câu."""

Benchmarks

VMLU

We evaluate our fine-tuned models on VMLU benchmarks provided by https://vmlu.ai

ModelVMLUViSquadViDropViDialog
Llama3.2-1B-Instruct37.670.129.633.9
Llama3.2-3B-Instruct47.690.363.550.8
Qwen2.5-0.5B-Instruct39.162.531.528.0
Qwen2.5-1.5B-Instruct48.686.754.539.8
Qwen2.5-3B-Instruct52.988.372.454.4
Our finetuned models
Llama3.2-1B-Instruct-KAI50.5 (+12.9)88.4 (+18.3)71.1 (+41.5)50.9 (+17.0)
Llama3.2-3B-Instruct-KAI58.1 (+10.5)93.5 (+3.2)81.4 (+17.9)67.3 (+16.5)
Qwen2.5-0.5B-Instruct-KAI49.7 (+10.6)87.3 (+24.8)62.3 (+30.8)39.0 (+11.0)
Qwen2.5-1.5B-Instruct-KAI57.5 (+8.9)93.3 (+6.6)76.0 (+21.5)54.6 (+14.8)
Qwen2.5-3B-Instruct-KAI63.5 (+10.6)94.2 (+5.9)80.9 (+8.5)68.5 (+14.1)

Evaluate on ArenaHard (CohereForAI)

We follow the evaluation method outlined in https://github.com/lmarena/arena-hard-auto to assess our fine-tuned models against others on the ArenaHard benchmark.

  • Based model: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
  • Judge: Qwen/Qwen2.5-72B-Instruct
#modelsize (B)wintielose
1deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B1459,54,635,9
2CohereForAI/aya-expanse-8b8554,640,4
3Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct1448,79,142,2
4kiki-ailab/Qwen2.5-3B-Instruct-KAI338,74,756,6
5meta-llama/Llama3.1-8B-Instruct838,64,956,5
6CohereForAI/c4ai-command-r7b-12-2024735,13,361,6
7kiki-ailab/Llama3.2-3B-Instruct-KAI3354,360,7
8arcee-ai/Arcee-VyLinh334,85,459,8
9kiki-ailab/Qwen2.5-1.5B-Instruct-KAI1,528,93,967,2
10deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B723,22,874
11meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct321,24,474,4
12Qwen/Qwen2.5-3B-Instruct318,65,875,6
13zaloai/Llama3.2-1B-Instruct-ZAI117,43,778,9
14Viet-Mistral/Vistral-7B-Chat717,23,279,6
15kiki-ailab/Qwen2.5-0.5B-Instruct-KAI0,510,9287,1
16meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct16,51,691,9
17Qwen/Qwen2.5-1.5B-Instruct16,4390,6
18deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B1,531,595,5
19vinai/PhoGPT-4B-Chat41,22,796,1
20Qwen/Qwen2.5-0.5B-Instruct0,511,797,3

Disclaimer

  • Might still hallucinate on cultural-specific content.
  • Primary focus on Vietnamese language understanding.
  • May not perform optimally for specialized technical domains.

Feedback

We welcome any feedback on these public models. Please send your comments to contact@kilm.ai.

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
063c71c

0 моделей