/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
2,5 млрд
Размер весов
5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma · dense
Базовая модель
gemma-2b-it
Опубликована
11 мар 2024

cuscuz-com-gemma-2b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Gemma 2B для генерации ответов на португальском языке по истории, географии, экономике, культуре и кухне Северо-Восточной Бразилии.

38скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены9 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

Cuscuz-com-gemma 2b — текстовая генеративная модель, разработанная rhaymison и дообученная на основе google/gemma-2b-it. Она предназначена для ответов на вопросы о Северо-Восточном регионе Бразилии: его истории, географии, экономике, культуре и кухне. Модель использует архитектуру GemmaForCausalLM, содержит 2,5 млрд параметров и рассчитана на контекст до 8192 токенов. Поддерживаемый язык карточки — португальский.

Модель подходит для диалоговых справочных сценариев, связанных с регионом. Автор рекомендует использовать её без квантизации для лучшего качества. Опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы об истории Северо-Восточной Бразилии
  • справки о географии региона
  • вопросы об экономике региона
  • ответы о культуре и традициях Северо-Востока Бразилии
  • справки о местной кухне

Ограничения

Модель специализирована на тематике Северо-Восточной Бразилии и не предназначена для широкого круга тем. Автор рекомендует использовать её без квантизации для лучшего результата.

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

updated: 14-03-2024

Model description

The Cuscuz-com-gemma 2b is a model derived from a fine tuning of the google/gemma-2b-it. This model was tuned to be specialized in the Northeast region of Brazil. The model was specialized in a dataset that covered historical, geographical, economic, cultural and culinary issues in the northeast region. To make better use of the Cuscuz, the ideal is to use the model without quantization. This model is a small version of Cuscuz-7b whit another arquiteture

How to Use

from transformers import AutoTokenizer, pipeline
import torch

model = "rhaymison/cuscuz-com-gemma-2b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device="cuda",
)

messages = [
    {"role": "user", "content": "Me conte sobre o estado de Sergipe."},
]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipeline(
    prompt,
    max_new_tokens=256,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_k=50,
    top_p=0.95
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):].replace("model",""))

#Sergipe é o menor estado do Nordeste brasileiro em extensão territorial. 
#O estado de Sergipe é conhecido por suas praias, sua culinária à base de frutos do mar e sua importância histórica na produção de açúcar. 
#Sergipe teve papel fundamental na produção de açúcar no Brasil colonial, sendo uma das regiões onde se concentraram os engenhos de açúcar.
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer2 = AutoTokenizer.from_pretrained("cuscuz-com-gemma-2b")
model2 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("cuscuz-com-gemma-2b", device_map={"":0})
tokenizer2.pad_token = tokenizer2.eos_token
tokenizer2.add_eos_token = True
tokenizer2.add_bos_token, tokenizer2.add_eos_token
tokenizer2.padding_side = "right"

text = f"""
Você é um assistente especialista em história do Nordeste Brasileiro.
Você sempre responde de forma clara e educada e sempre com informações
verdadeiras. Responda com detalhes e riquesas de informação
<start_of_turn>Me conte sobre o Folclore Nordestino?<end_of_turn>
<start_of_turn>model"""

device = "cuda:0"

inputs = tokenizer2(text, return_tensors="pt").to(device)

outputs = model2.generate(**inputs, max_new_tokens=100, do_sample=False)

output = tokenizer2.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True, skip_prompt=True)
print(output.replace("model"," "))

#O Folclore Nordestino é uma parte importante da nossa cultura, com manifestações como o bumba meu boi, o reisado, o maracatu e o repente.
#Essa história é rica em lendas, contarorias e tradições que são passadas de geração em geração.  

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

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GemmaForCausalLM
Ревизия весов
37d7a6b

0 моделей