/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
3,4 млрд
Размер весов
7,3 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
5 июн 2024

KhanomTanLLM-3B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Двуязычная модель Llama на 3,4 млрд параметров для генерации текста на тайском и английском языках.

134скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены31 авг 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

KhanomTanLLM-3B — двуязычная языковая модель PyThaiNLP для генерации текста на тайском и английском языках. Она обучена на открытом наборе данных wannaphong/KhanomTanLLM-pretrained-dataset; в карточке указано, что обучение выполняла easylm, а кодовое имя модели — numfa-v2.

Модель использует плотную архитектуру Llama с причинной языковой моделью LlamaForCausalLM, содержит 3,4 млрд параметров и принимает контекст до 2048 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и рассчитан на запуск через Transformers.

Модель подходит для генерации текста на тайском и английском языках. Карточка не приводит оценок качества или подробных результатов тестирования, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация текста на тайском языке
  • генерация текста на английском языке
  • создание черновиков и продолжение текста на тайском и английском
  • эксперименты с двуязычными языковыми моделями

Ограничения

В карточке не приведены оценки качества и результаты сравнительных тестов; качество для конкретных сценариев требует отдельной проверки. Контекст ограничен 2048 токенами.

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

KhanomTan LLM (3B)

KhanomTan LLM is a bilingual language model trained in Thai and English from open source dataset by PyThaiNLP. We train the model from public dataset only. We public the dataset, source code, and model.

Repository: https://github.com/pythainlp/KhanomTanLLM

Codename: numfa-v2

Model Details

Model Description

The model was trained by easylm

Acknowledgements

Research supported with Cloud TPUs from Google's TPU Research Cloud (TRC). We use TPU4-64 for training model about 8 days.

Thank you TPU Research Cloud and EasyLM project! We use EasyLM for pretraining model.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

Example

# !pip install accelerate sentencepiece transformers bitsandbytes
import torch
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="numfa/numfa_v2-3b", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

# We use the tokenizer's chat template to format each message - see https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/chat_templating

outputs = pipe("test is", max_new_tokens=300, do_sample=True, temperature=0.9, top_k=50, top_p=0.95, no_repeat_ngram_size=2,typical_p=1.)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
28effb3

0 моделей