/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
2,5 млрд
Размер весов
5 ГБ
Архитектура
gemma · dense
Опубликована
26 фев 2024

gemma-2B-16k-instructions

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на малайских инструкциях диалоговая Gemma для генерации ответов и выполнения запросов на малайском языке.

39скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены2 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

mesolitica/gemma-2B-16k-instructions — это дообученная модель семейства Gemma, созданная Mesolitica на наборе инструкций на малайском языке. Она генерирует ответы в формате диалога и использует шаблон чата Gemma Instruct. Модель подходит для ответов на вопросы и выполнения инструкций на малайском языке, включая вопросы о малайзийских организациях и общественных темах.

Модель имеет плотную архитектуру GemmaForCausalLM и 2,5 млрд параметров. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов; веса опубликованы в формате safetensors. Карточка описывает её как быструю демонстрацию возможностей дообучения базовой модели, поэтому качество ответов может быть непостоянным. Указано, что механизмы модерации минимальны. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на малайском языке
  • объяснение малайзийских организаций и терминов
  • выполнение инструкций в формате диалога на малайском языке

Ограничения

Карточка характеризует модель как быструю демонстрацию дообучения и отмечает минимальные механизмы модерации; качество ответов может быть непостоянным.

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

Full Parameter Finetuning 7B 32768 context length Gemma 2B on Malaysian instructions dataset

README at https://github.com/mesolitica/malaya/tree/5.1/session/gemma#instructions-2b-16384-context-length

We use exact Gemma Instruct chat template.

WandB, https://wandb.ai/huseinzol05/gemma-2B-8192-fpf-instructions-16k?workspace=user-huseinzol05

Dataset

Dataset gathered at https://huggingface.co/collections/mesolitica/malaysian-synthetic-dataset-656c2673fe7fe0b1e9e25fe2

Notebook to prepare dataset at https://github.com/mesolitica/malaysian-dataset/blob/master/llm-instruction/combine-malay-no-alignment-multitasks-v6.ipynb

Limitations

This model is a quick demonstration that the base model can be easily fine-tuned to achieve some performance. It does have minimal moderation mechanisms.

how-to

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, BitsAndBytesConfig
import torch
import json

TORCH_DTYPE = 'bfloat16'
nf4_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type='nf4',
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=getattr(torch, TORCH_DTYPE)
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('mesolitica/gemma-2B-16k-instructions')
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    'mesolitica/gemma-2B-16k-instructions',
    use_flash_attention_2 = True,
    quantization_config = nf4_config
)

messages = [
    {'role': 'user', 'content': 'kwsp tu apa'}
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize = False)
inputs = tokenizer([prompt], return_tensors='pt', add_special_tokens=False).to('cuda')
generate_kwargs = dict(
    inputs,
    max_new_tokens=1024,
    top_p=0.95,
    top_k=50,
    temperature=0.9,
    do_sample=True,
    num_beams=1,
)
r = model.generate(**generate_kwargs)
tokenizer.decode(r[0])
<s> [INST] kwsp tu apa [/INST]KWSP bermaksud Kumpulan Wang Simpanan Pekerja. Ia adalah sebuah institusi simpanan persaraan yang ditubuhkan oleh Kementerian Kewangan Malaysia untuk tujuan mengumpul simpanan ahli untuk dibayar pada umur persaraan, penuh atau penuh persaraan penuh. KWSP ditubuhkan pada tahun 1951 dan mula beroperasi pada tahun 1952. KWSP adalah salah satu institusi simpanan persaraan terbesar di dunia, dengan pangkalan ahli sekitar 14 juta ahli.</s>

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GemmaForCausalLM
Ревизия весов
68642aa

0 моделей