Uploaded model
- Developed by: nayemabs
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : BanglaLLM/BanglaLLama-3.2-3b-bangla-alpaca-orca-instruct-v0.0.1
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Размер весов
- 6,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- BanglaLLama-3.2-3b-bangla-alpaca-orca-instruct-v0.0.1
- Опубликована
- 8 дек 2024
Ссылки
BanglaLLM-SA-v3
Дообученная 3,2-миллиардная модель Llama для генерации текста и диалоговых ответов на бенгальском и английском языках.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
BanglaLLM-SA-v3 — языковая модель семейства Llama, разработанная nayemabs и дообученная на основе BanglaLLM/BanglaLLama-3.2-3b-bangla-alpaca-orca-instruct-v0.0.1. Модель с 3,2 млрд параметров предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; в карточке указана архитектура LlamaForCausalLM и формат PyTorch.
Модель поддерживает бенгальский и английский языки. Для неё заявлена длина контекста до 131 072 токенов. При обучении использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Карточка не приводит результаты оценки качества или подробности обучающих данных, поэтому фактические сильные стороны и ограничения в конкретных сценариях по ней оценить нельзя.
Сценарии применения
- генерация ответов на вопросы на бенгальском языке
- создание диалогового помощника на бенгальском
- генерация текста на английском языке
Ограничения
В карточке нет результатов оценки качества и подробностей обучающих данных, поэтому качество для конкретных сценариев не установлено.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- e14e847