/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
26 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-2-13b-chat-hf
Библиотека
transformers
Опубликована
31 мар 2024

Llama-portuguese-13b-Luana-v0.2

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Диалоговая модель на базе Llama 2 с 12,9 млрд параметров, дообученная для выполнения инструкций и генерации ответов на португальском языке.

28скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены17 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

Llama-portuguese-13b-Luana-v0.2 — диалоговая языковая модель, разработанная rhaymison и дообученная на базе meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf. По карточке, обучение включало супerset из 200 тысяч инструкций на португальском языке; модель ориентирована главным образом на выполнение инструкций и генерацию ответов на португальском. Это плотная архитектура Llama с 12,9 млрд параметров и контекстом 4096 токенов, представлена в формате safetensors и рассчитана на использование через Transformers.

Модель подходит для чат-ассистентов, ответов на вопросы и выполнения пользовательских инструкций на португальском. В карточке приведены результаты Open Portuguese LLM Leaderboard, включая оценки для ENEM и BLUEX без изображений. Указана лицензия Apache-2.0. Возможность квантования до 4 или 8 бит описана как способ использования, а не как формат опубликованных весов.

Сценарии применения

  • чат-ассистент для общения на португальском языке
  • ответы на вопросы на португальском
  • выполнение пользовательских инструкций на португальском
  • генерация текстовых ответов для португалоязычных приложений

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. Результаты лидерборда приведены лишь для отдельных оценок и сами по себе не гарантируют качество на других задачах.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Mistral-portuguese-luana-7b

This model was trained with a superset of 200,000 instructions in Portuguese. The model comes to help fill the gap in models in Portuguese. Tuned from the Llama 2 13b in Portuguese, the model was adjusted mainly for instructional tasks. The model comes from the idea of helping to fill the need for Portuguese language models.

How to use

You can use the model in its normal form up to 4-bit or 8-bit quantization. Remember that verbs are important in your prompt. Tell your model how to act or behave so that you can guide them along the path of their response. Important points like these help models (even smaller models like 7b) to perform much better.

!pip install -q -U transformers
!pip install -q -U accelerate
!pip install -q -U bitsandbytes

from transformers import BitsAndBytesConfig
import torch
nb_4bit_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
    bnb_4bit_use_double_quant=True
)

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, TextStreamer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("rhaymison/Llama-portuguese-13b-Luana-v0.2", quantization_config=bnb_config, device_map= {"": 0})
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rhaymison/Llama-portuguese-13b-Luana-v0.2")
model.eval()

You can use with Pipeline but in this example i will use such as Streaming


inputs = tokenizer([f"""<s>[INST] Abaixo está uma instrução que descreve uma tarefa, juntamente com uma entrada que fornece mais contexto.
Escreva uma resposta que complete adequadamente o pedido.
### instrução: aja como um professor de matemática e me explique porque 2 + 2 = 4.
[/INST]"""], return_tensors="pt")

streamer = TextStreamer(tokenizer, skip_prompt=True, skip_special_tokens=True)
_ = model.generate(**inputs, streamer=streamer, max_new_tokens=200)

Open Portuguese LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Average48.83
ENEM Challenge (No Images)36.95
BLUEX (No Images)32.68
OAB Exams33.30
Assin2 RTE65.83
Assin2 STS42.81
FaQuAD NLI40.44
HateBR Binary83.62
PT Hate Speech Binary54.62
tweetSentBR49.25

Comments

Any idea, help or report will always be welcome.

email: rhaymisoncristian@gmail.com

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
02874be

0 моделей