/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
180 млн
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-180M-Amharic
Библиотека
transformers
Опубликована
5 ноя 2024

Llama-3.2-180M-Amharic-Instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная инструктивная модель Llama для генерации ответов и коротких диалогов на амхарском языке.

54скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 ноя 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

rasyosef/Llama-3.2-180M-Amharic-Instruct — компактная модель семейства Llama, дообученная следовать инструкциям и вести диалог на амхарском языке. Она принимает текстовые запросы в формате user/assistant и генерирует продолжение ответа. Модель содержит 180,3 млн параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 1024 токенов.

Модель подходит для коротких диалогов и ответов на вопросы на амхарском языке. В карточке не приведены результаты оценки качества, поэтому её способность решать более сложные задачи и надёжность ответов не установлены. Базовая модель — rasyosef/Llama-3.2-180M-Amharic; файлы представлены в формате safetensors. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на амхарском языке
  • короткие диалоги на амхарском языке
  • генерация текста по инструкции на амхарском языке

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами. В карточке нет результатов оценки качества; лицензия не установлена по доступным данным.

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

This model is an Instruction-Tuned version of Llama 3.2 180M Amharic.

How to use

Chat Format

Given the nature of the training data, the phi-2 instruct model is best suited for prompts using the chat format as follows. You can provide the prompt as a question with a generic template as follows:

<|im_start|>user
ጥያቄ?<|im_end|>
<|im_start|>assistant

For example:

<|im_start|>user
ሶስት የአፍሪካ ሀገራት ጥቀስልኝ<|im_end|>
<|im_start|>assistant

where the model generates the text after <|im_start|>assistant .

Sample inference code

First, you need to install the latest version of transformers

pip install -Uq transformers

You can use this model directly with a pipeline for text generation:

from transformers import pipeline

llama3_am = pipeline(
    "text-generation",
    model="rasyosef/Llama-3.2-180M-Amharic-Instruct",
    device_map="auto"
  )

messages = [{"role": "user", "content": "ሶስት የአፍሪካ ሀገራት ጥቀስልኝ"}]
llama3_am(messages, max_new_tokens=128, repetition_penalty=1.1, return_full_text=False)

Output:

[{'generated_text': '1. ግብፅ 2. ኢትዮጵያ 3. ኬንያ'}]

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
f735258

0 моделей