/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14 млрд
Размер весов
59,1 ГБ
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
11 ноя 2024

Shahin-v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Шахин-v0.1 — 14-миллиардная языковая модель на архитектуре Qwen2 для диалогов и генерации контента преимущественно на сирийском диалекте арабского языка.

39скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены9 дек 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

شاهين-v0.1 — языковая модель на 14 млрд параметров для общения на сирийском диалекте арабского языка. По README, модель разработана специально для сирийской разговорной речи, региональных вариантов и идиом; также заявлена базовая поддержка современного литературного арабского. Метаданные указывают на архитектуру Qwen2 с плотной моделью Qwen2ForCausalLM, библиотеку Transformers и контекст до 131 072 токенов.

Модель предназначена для диалогов, создания контента, ответов с учетом сирийского культурного контекста, исторического анализа и образовательных задач. README описывает обучение на сирийской разговорной речи, литературе, исторических архивах и пользовательском контенте; метаданные отмечают возможности чата и интерфейс вызова инструментов. Указанный в README «custom architecture» расходится с метаданными об архитектуре Qwen2, поэтому архитектурные сведения основаны на метаданных.

README не называет базовую модель, а описание обучения не позволяет уверенно определить происхождение весов; поэтому происхождение отмечено как неизвестное. Информация о лицензии отсутствует в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • диалоги на сирийском арабском диалекте
  • создание текстов на сирийском диалекте
  • ответы на вопросы о сирийской культуре и истории
  • подготовка учебных материалов на арабском
  • чат-бот для общения с учетом сирийской речевой специфики

Ограничения

Для современного литературного арабского заявлена только базовая поддержка; специализация модели — сирийский диалект. В предоставленных данных не указана лицензия.

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

شاهين 0.1 (Scroll Down For English)

شاهين 0.1 هو نموذج لغة ضخم (LLM) مصمم خصيصًا للهجة السورية، تكريمًا لصمود وروح الشعب السوري. هذا النموذج يمثل منارة للحرية والتقدم، وتم تطويره تكريمًا لانتصارهم بعد 70 عامًا من الدكتاتورية. يتميز بطلاقة فائقة في اللهجة السورية ويبرع في مجموعة واسعة من المهام، من إنشاء الحوارات إلى تقديم رؤى ثقافية وتحليل تاريخي والمزيد.

تفاصيل النموذج

  • النموذج الأساسي: بنية مخصصة مع 14 مليار معامل، محسنة للهجة السورية
  • اللغات المدعومة: اللهجة السورية بشكل رئيسي، مع دعم أساسي للعربية الفصحى
  • بيانات التدريب: مجموعة بيانات شاملة من اللهجة السورية، بما في ذلك اللغة المحكية، الأدب، الأرشيفات التاريخية، والمحتوى الذي أنشأه المستخدمون
  • الأجهزة والتدريب: تدريب مكثف باستخدام 4 وحدات معالجة رسومات A100 لمدة 3 أيام مع مجموعات بيانات متخصصة

الميزات الرئيسية

  • إتقان اللهجة السورية: مصمم لالتقاط التفاصيل الدقيقة للهجة السورية، بما في ذلك الاختلافات الإقليمية والتعبيرات الاصطلاحية.
  • الحساسية الثقافية: مدرب على بيانات تعكس التراث والعادات والتاريخ السوري لتقديم استجابات واعية ثقافيًا.
  • تطبيقات واسعة: يبرع في الذكاء الاصطناعي للمحادثة، إنشاء المحتوى، التحليل التاريخي، والمهام التعليمية.

English_Discription

Shahin-v0.1 is a large language model (LLM) created specifically for the Syrian Arabic dialect, designed as a tribute to the resilience and spirit of the Syrian people. This model is a beacon of freedom and progress, developed in honor of their victory against 70 years of dictatorship. It offers unparalleled fluency in Syrian Arabic and excels in a wide range of tasks, from dialogue generation to cultural insights, history, and more.

Model Details

  • Model Base: Custom architecture with 14 billion parameters, optimized for Syrian Arabic
  • Languages Supported: Primarily Syrian Arabic, with basic support for Modern Standard Arabic (MSA)
  • Training Data: A comprehensive corpus of Syrian Arabic, including spoken language, literature, historical archives, and user-generated content
  • Hardware & Training: Fine-tuned on 4 NVIDIA A100 GPUs over 3 days with specialized datasets

Key Features

  • Syrian Dialect Mastery: Designed to capture the nuances of Syrian Arabic, including regional variations and idiomatic expressions.
  • Cultural Sensitivity: Trained on data reflecting Syrian heritage, customs, and history to generate culturally aware responses.
  • Wide Application: Excels in conversational AI, content creation, historical analysis, and educational tasks.

Example Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda"

model_name = "malhajar/Shahin-v0.1"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_name,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)

prompt = "شو الأسباب يلي خلت الثورة السورية تستمر رغم كل الظروف؟"
messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "أنت مساعد افتراضي سوري، جاهز للإجابة على الأسئلة بكل وضوح وصدق."
    },
    {
        "role": "user",
        "content": prompt
    }
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)

generated_ids = model.generate(
    model_inputs.input_ids,
    temperature=0.7,
    top_k=40,
    top_p=0.85,
    max_new_tokens=256,
    repetition_penalty=1.1,
)
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

Example Outputs

Example 1

Prompt:

شو الأسباب يلي خلت الثورة السورية تستمر رغم كل الظروف؟

Response:

الثورة السورية استمرت بفضل إصرار الشعب السوري على الحرية والكرامة. الشعب ما تخلى عن مطالبه رغم القمع العنيف والظروف الصعبة، وكان في دعم كبير من المغتربين السوريين . الإرادة الحقيقية لتغيير الواقع المظلم كانت أقوى من أي تحدي.

Example 2

Prompt:

احكيلي عن تاريخ قلعة حلب.

Response:

قلعة حلب هي واحدة من أهم المعالم التاريخية بسوريا، عمرها يرجع لأكثر من 4,000 سنة. كانت مركزاً للدفاع عن المدينة ومرت عليها حضارات عديدة مثل الحثيين، الرومان، والأيوبيين. اليوم، هي رمز للصمود السوري ومرآة لتاريخ الشعب العريق.


Shahin-v0.1 showcases the beauty and strength of Syrian Arabic and stands as a technological milestone for the Syrian people.


Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
2e8d4b3

0 моделей