/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,3 млрд
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-1B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
4 ноя 2024

Llama-3.2-1B-Amharic

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Базовая модель Llama на 1,3 млрд параметров, дополнительно предобученная на амхарском тексте для генерации и последующей настройки.

513скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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 подготовил Llama-3.2-1B-Amharic — плотную авторегрессионную модель семейства Llama на 1,3 млрд параметров. Это базовая модель Meta Llama 3.2 1B, дополнительно предобученная на амхарском корпусе объёмом 300 млн токенов; токенизатор расширен на 16 тысяч амхарских токенов, а слой эмбеддингов изменён соответственно. Модель предназначена для генерации текста на амхарском языке и может служить основой для дальнейшей настройки под инструкции и прикладные сценарии. Метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и формат весов Safetensors; модель рассчитана на работу через Transformers.

Это базовая языковая модель, а не версия для следования инструкциям. Поэтому ответы в диалоговом формате и выполнение пользовательских запросов могут требовать дополнительного дообучения. README не сообщает лицензию; условия использования следует сверить с карточкой базовой модели Meta Llama 3.2 1B Instruct и условиями репозитория модели.

Сценарии применения

  • генерация текста на амхарском языке
  • продолжение амхарских текстов
  • создание основы для амхарского чат-бота после дообучения
  • адаптация языковой модели к амхарским прикладным задачам

Ограничения

Это базовая модель без настройки на следование инструкциям, поэтому её поведение в диалоге может быть нестабильным без дополнительного дообучения. Условия лицензии нужно проверить в карточке модели и базовой модели.

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

Llama-3.2-Amharic-1B

This model is a version of Meta's Llama-3.2-1B decoder transformer model that was continuously pretrained on an Amharic text corpus.

  • 16k new amharic tokens were added to the Llama 3.2 tokenizer and the embdedding layer of the model was resized accordingly.
  • The model was then trained on 300 million tokens of Amharic text.
  • This is a base model. The Amharic instruction following version is Llama-3.2-1B-Amharic-Instruct

How to use

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

llama_am = pipeline(
    "text-generation",
    model="rasyosef/Llama-3.2-1B-Amharic",
    device_map="auto"
  )

prompt = "በኢንግሊዝ ፕሪምየር ሊግ"
llama_am(
    prompt,
    max_new_tokens=128,
    temperature=0.3,
    do_sample=True,
    top_k=8,
    top_p=0.8,
    repetition_penalty=1.05
  )

Output:

[{'generated_text': 'በኢንግሊዝ ፕሪምየር ሊግ የ2017/18 የውድድር ዘመን ላይ ተሳታፊ የሆነው ሊቨርፑል ትናንት ምሽት 3 :45 ላይ ከዌስትሀም ዩናይትድ ጋር ባደረገው ጨዋታ በ2 ለ 1 ውጤት ተሸንፏል ።'}]

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
7bbb120

0 моделей