/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,2 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
Tamil-Mistral-7B-v0.1
Опубликована
14 апр 2024

SG-Tamil-MoE-7B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Тамильская языковая модель MoE на 7,2 млрд параметров для генерации и продолжения текста.

79скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 апр 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

SG-Tamil-MoE-7B — языковая модель на архитектуре Mixture of Experts (Mixtral), созданная методом LazyMergekit на основе Hemanth-thunder/Tamil-Mistral-7B-v0.1. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; размер модели — 7,2 млрд параметров, контекст — до 32 768 токенов.

Модель предназначена для генерации текста на тамильском языке. Её можно использовать для продолжения тамильских текстов и создания ответов или черновиков на тамильском. В README указана Apache-2.0; метаданные подтверждают эту лицензию. Карточка не приводит оценок качества или результатов тестирования.

Сценарии применения

  • генерация текстов на тамильском языке
  • продолжение тамильских текстов
  • создание черновиков ответов на тамильском
  • генерация тамильского текста с длинным контекстом

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки качества; качество ответов и поддержка иных языков не установлены. Для работы с тамильским рекомендуется проверять фактическую точность и естественность текста.

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

SG-Tamil-MoE-7B

SG-Tamil-MoE-7B is a Mixture of Experts (MoE) made with the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

base_model: Hemanth-thunder/Tamil-Mistral-7B-v0.1
experts:
  - source_model: Hemanth-thunder/Tamil-Mistral-7B-v0.1
    positive_prompts:
    - "பேச்சு"  # "chat"
    - "உதவி"  # "assistant"
    - "எனக்கு சொல்"  # "tell me"
    - "விளக்கம்"  # "explain"
    - "நான் விரும்புகிறேன்"  # "I want"
  - source_model: Hemanth-thunder/Tamil-Mistral-7B-v0.1
    positive_prompts:
    - "அறிவுரை"  # "advice"
    - "நிர்வாகம்"  # "management"
    - "உத்தரவாதம்"  # "instructions"
    - "பயிற்சி"  # "training"
    - "செயல்முறை"  # "procedure"

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "praveengovi/SG-Tamil-MoE-7B"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
935bc2e

0 моделей