/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-2-7b-hf
Опубликована
11 мая 2024

Bangla-Llama-2-7b-base-v0.1

Генерация текстаТекст → текст

Базовая модель Llama 2 с 6,6 млрд параметров, дообученная на бенгальском корпусе для генерации текста на бенгальском и английском языках.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 окт 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

Bangla Llama-2 7B Base v0.1 — базовая языковая модель, разработанная Meheraj Hossain и Rahat Rizvi Rahman на основе meta-llama/Llama-2-7b-hf. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama для причинного языкового моделирования и генерации текста; она предварительно обучена на корпусе Bangla 2B+ BERT и использует исходный токенизатор Llama 2. Модель содержит 6,6 млрд параметров, работает с контекстом до 4096 токенов и рассчитана на бенгальский и английский языки.

Модель можно использовать для генерации текста на бенгальском языке и как основу для дальнейшей настройки под задачи обработки естественного языка. В README указана лицензия GNU GPL v3.0, тогда как метаданные Hugging Face указывают лицензию Llama 2; перед использованием следует сверить условия лицензирования репозитория. Модель не прошла детоксикацию и может генерировать вредоносный или оскорбительный контент, поэтому её ответы требуют контроля.

Сценарии применения

  • генерация текста на бенгальском языке
  • продолжение бенгальского текста
  • создание языковых приложений на бенгальском языке
  • дальнейшая настройка модели под задачи NLP на бенгальском языке

Ограничения

Модель не прошла детоксикацию и может генерировать вредоносный или оскорбительный текст. README и метаданные указывают разные лицензии: GNU GPL v3.0 и Llama 2 соответственно.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Bangla Llama-2 7B Base v0.1 [pre-trained][Llama2 Original Tokenizer]

Welcome to the inaugural release of the Bangla Llama-2 7B base model, an important step in advancing LLMs for the Bangla language. This model is ready for immediate inference and primed for further fine-tuning to suit your specific NLP tasks.

Please Note: This model, labelled as a foundational Bangla Language Model (LLM), is designed primarily for Causal Language Modeling (LM) purposes.

Model description

This Bangla Llama model has been built upon the foundation set by the original Llama-2 with Llama-2 original tokenizer.

  • Model type: A 7B parameter model for Causal LM pre-trained on Bangla 2B+ BERT dataset.
  • Language(s): Bangla and English
  • License: GNU General Public License v3.0
  • Source Model: meta-llama/Llama-2-7b-hf
  • Training Precision: float16
  • Code: GitHub

Usage Note

It's important to note that the models have not undergone detoxification. Therefore, while they possess impressive linguistic capabilities, there is a possibility for them to generate content that could be deemed harmful or offensive. We urge users to exercise discretion and supervise the model's outputs closely, especially in public or sensitive applications.

Meet the Developers

Get to know the creators behind this innovative model and follow their contributions to the field:

Citation

We hope this model serves as a valuable tool in your NLP toolkit and look forward to seeing the advancements it will enable in understanding and producing the Bangla language.

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
17a4c80

0 моделей