/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Meta-Llama-3-8B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
26 апр 2024

llama3-8b-it-translation-general-en-ko-1sent

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Llama 3 для перевода отдельных предложений с английского на корейский.

25скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены2 мая 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

nayohan/llama3-8b-it-translation-general-en-ko-1sent — дообученная автором nayohan диалоговая языковая модель семейства Llama 3 для перевода отдельных предложений с английского на корейский в общей тематике. Она основана на Meta-Llama-3-8B-Instruct с архитектурой LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров. Модель работает с текстом, поддерживает контекст до 8192 токенов и предназначена для использования через Transformers.

Модель обучена на 1,18 млн примеров из набора nayohan/aihub-en-ko-translation-1.2m. Её сильная сторона — узкая специализация на переводе с английского на корейский; перевод в обратном направлении, другие языковые пары и управление стилем в README не заявлены. Лицензия — Llama 3; применяются её условия использования.

Сценарии применения

  • Перевод английских предложений на корейский
  • Локализация коротких текстов с английского на корейский
  • Подготовка корейских переводов для пользовательских сообщений
  • Перевод отдельных фраз общего назначения

Ограничения

Модель предназначена только для перевода с английского на корейский отдельных предложений; обратный перевод, другие языки и управление стилем не поддерживаются согласно README.

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

Introduction

The model was trained to translate a single sentence from English to Korean with a 1.18M dataset in the general domain. Dataset: nayohan/aihub-en-ko-translation-1.2m

Loading the Model

Use the following Python code to load the model:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "nayohan/llama3-8b-it-translation-general-en-ko-1sent"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
  model_name,
  device_map="auto",
  torch_dtype=torch.bfloat16
)

Generating Text

To generate text, use the following Python code: Currently, this model only support English to Korean, not other languages or reverse and styles.

style="written"
SYSTEM_PROMPT=f"Acts as a translator. Translate en sentences into ko sentences in {style} style."

s = "The aerospace industry is a flower in the field of technology and science."
conversation = [{'role': 'system', 'content': SYSTEM_PROMPT},
                {'role': 'user', 'content': s}]

inputs = tokenizer.apply_chat_template(
  conversation,
  tokenize=True,
  add_generation_prompt=True,
  return_tensors='pt'
).to("cuda")

outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=256)
print(tokenizer.decode(outputs[0][len(inputs[0]):]))
# Result
# INPUT: <|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\nActs as a translator. Translate en sentences into ko sentences in  colloquial style.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\nThe aerospace industry is a flower in the field of technology and science.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n
# OUTPUT: 항공 우주 산업은 기술과 과학의 꽃입니다.<|eot_id|> 

# INPUT: <|begin_of_text|><|start_header_id|>system<|end_header_id|>\n\nActs as a translator. Translate en sentences into ko sentences in  colloquial style.<|eot_id|><|start_header_id|>user<|end_header_id|>\n\n
Technical and basic sciences are very important in terms of research. It has a significant impact on the industrial development of a country. Government policies control the research budget.<|eot_id|><|start_header_id|>assistant<|end_header_id|>\n\n
# OUTPUT: 기술과 기초과학은 연구 측면에서 매우 중요합니다. 한 국가의 산업 발전에 큰 영향을 미칩니다. 정부 정책은 연구 예산을 통제합니다.<|eot_id|> 

Citation

@article{llama3modelcard,
        title={Llama 3 Model Card},
        author={AI@Meta},
        year={2024},
        url={https://github.com/meta-llama/llama3/blob/main/MODEL_CARD.md}
}

Our trainig code can be found here: [TBD]

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
6c0a254

0 моделей