/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
412 млн
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-400M-Amharic
Библиотека
transformers
Опубликована
19 мар 2025

Llama-3.2-400M-Amharic-Instruct-Poems-Stories-Wikipedia

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная инструкционная Llama 3.2, дообученная для генерации амхарского текста, включая рассказы и стихи.

37скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены19 мар 2025

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

Это инструкционная версия компактной языковой модели Llama 3.2 400M Amharic, дообученная rasyosef на амхарском языке. Модель построена на архитектуре Llama с плотной авторегрессионной сетью и содержит около 412,5 млн параметров. Она принимает текстовые запросы в формате чата и генерирует текст; в карточке показаны сценарии создания рассказов и стихотворений, а название модели также указывает на обучающие данные из Википедии.

Модель предназначена для генерации текста на амхарском языке по инструкциям и вопросам. Указанная длина контекста — 1024 токена; репозиторий использует Transformers и формат safetensors. В README есть противоречивое упоминание phi-2, поэтому точный рекомендованный шаблон следует проверять на практике. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • создание рассказов на амхарском языке
  • сочинение стихотворений на амхарском языке
  • генерация ответов на вопросы на амхарском языке

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами. README содержит несогласованное упоминание phi-2 в инструкции по формату чата; лицензионные условия и качество для конкретных задач по доступным данным оценить нельзя.

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 400M 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-3.2-400M-Amharic-Instruct",
    device_map="auto"
  )

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

Output:

[{'generated_text': 'ሰላም! ዛሬ እንዴት ልረዳዎት እችላለሁ? 😊'}]

Generate a Story

messages = [{"role": "user", "content": "ስለ ጅብና አንበሳ ተረት ንገረኝ"}]
llama3_am(messages, max_new_tokens=128, repetition_penalty=1.1, return_full_text=False)

Output:

[{'generated_text': 'በእያሱ ኦሪጎ የተተረከ ዘጠኝ ጅቦችና አንድ አንበሳ አደን ወጥተው አስር ላሞችና በሬዎችን አድነው ያዙ፡፡ አንበሳውም “እኔ ዘጠኙን ወስጄ እናንተ አንዱን ትወስዳላችሁ፡፡” ሲላቸው ጅቦቹም “ይህ እንዴት ይሆናል? እኛ ዘጠኝ ሆነን ሳለ አንተ ዘጠኙን ወስደህ ለእኛ አንድ መስጠትህ ሚዛናዊ ነውን?” አሉት፡፡ አንበሳውም “አዎ እኔ አንድ ነኝ፡፡ ዘጠኙን ስወስድ አስር እንሆናለን፡፡ እናንተም ዘጠኝ ናችሁ፡፡ አንዷን ላም ስትጨምሩ አስር ትሆናላችሁ፡፡” አላቸው፡፡ ጅቦቹም የአንበሳውን አስፈሪ አይኖች በተመለከቱ ጊዜ ስለፈሩት ወደ አባታቸው በመሄድ አንበሳው ለእነርሱ አንድ ሰጥቷቸው ለራሱ ዘጠኝ እንደወሰደና ይኸውም አንበሳው እኛ ዘጠኝ'}]

Generate a Poem

messages = [{"role": "user", "content": "ስለ ይቅርታ ግጥም ጻፍልኝ"}]
llama3_am(messages, max_new_tokens=128, repetition_penalty=1.1, return_full_text=False)

Output:

[{'generated_text': 'ይቅርታ ይቅርታ\nይቅርታ እናቴ\nአደባባይ መሀል ላቆምኩት ንፍገቴ\nሳመሽ ሌትሽ አልፎኝ ስውል ቀንሽ አልፎኝ\nጠገብኩ እልሻለሁ ረሀብሽ ተርፎኝ\nይቅርታ አባቴ\nአደባባይ መሀል ላቆምኩት ስስቴ\nከልጅነት ወኔ ለላቀው ሞገስህ\nከሞቴ ገዘፈ ልጄ ፊት ማነስህ\nይቅርታ ወንድሜ\nአደባባይ መሀል ላቆምኩት ህመሜ\nከአቻ መንገዳችን ለናቅኩት ማጣትህ\nስጠኝ ማለት ከብዶህ ስጥል ለማንሳትህ\nይቅርታ እህቴ\nአደባባይ መሀል ላቆምኩት ሽንፈቴ\nአጥሬን አጥሬን ስል ለጣልኩት አበባሽ\nበሳቄ'}]

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
5a746ef

0 моделей