/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
8 млрд
Размер весов
17,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Sailor2-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
3 дек 2024

Sailor2-8B-Chat

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Sailor2-8B-Chat — многоязычная чат-модель на базе Qwen2.5 для диалогов и генерации текста, особенно на языках Юго-Восточной Азии.

1 178скачиваний за 30 дней19лайковвеса обновлены20 фев 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

Sailor2-8B-Chat — чат-модель сообщества Sailor2, дообученная на базе Sailor2-8B, которая построена на Qwen2.5. Модель содержит 8 млрд параметров, использует архитектуру Qwen2 и предназначена для диалогов и генерации текста.

Модель ориентирована на многоязычное общение и сценарии в Юго-Восточной Азии. Семейство Sailor2 обучалось на 500 млрд токенов и поддерживает 15 языков, включая английский, китайский и языки региона; для этой версии в метаданных перечислены английский, китайский, индонезийский, тайский, вьетнамский и другие языки Юго-Восточной Азии. Контекст модели — 4096 токенов.

Модель можно применять для чат-ботов, ответов на вопросы и создания текстов на поддерживаемых языках. Веса доступны в формате safetensors, для работы используется Transformers. Модель выпущена под лицензией Apache 2.0. Ограничение контекста составляет 4096 токенов; качество может различаться между языками, особенно для языков с меньшим объёмом данных.

Сценарии применения

  • создание чат-бота для общения на языках Юго-Восточной Азии
  • ответы на вопросы на индонезийском, тайском или вьетнамском
  • генерация и редактирование текстов на английском и китайском
  • многоязычный диалоговый помощник для региональных сервисов

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. Качество может различаться между языками; карточка не приводит сравнительных оценок качества для этой версии.

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

The logo was generated by MidJourney

Sailor2 is a community-driven initiative that brings cutting-edge multilingual language models to South-East Asia (SEA). Our research highlights a strong demand for models in the 8B and 20B parameter range for production use, alongside 1B models for specialized applications, such as speculative decoding and research purposes. These models, released under the Apache 2.0 license, provide enhanced accessibility to advanced language technologies across the region.

Sailor2 builds upon the foundation of the awesome multilingual model Qwen 2.5 and is continuously pre-trained on 500B tokens to support 15 languages better with a unified model. These languages include English, Chinese, Burmese, Cebuano, Ilocano, Indonesian, Javanese, Khmer, Lao, Malay, Sundanese, Tagalog, Thai, Vietnamese, and Waray. By addressing the growing demand for diverse, robust, and accessible language models, Sailor2 seeks to serve the underserved in SEA areas with open, inclusive, and accessible multilingual LLMs. The Sailor2 model comes in three sizes, 1B, 8B, and 20B, which are expanded from the Qwen2.5 base models of 0.5B, 7B, and 14B, respectively.

Model Summary

Training details

During development, we employ a range of advanced technologies to ensure top-tier performance and efficiency:

  1. model expansion
  2. optimized data mixing strategies
  3. multi-stage pre-training protocols
  4. advanced multilingual post-training

Please refer to Sailor2 Blog for more training details.

Requirements

The code of Sailor2 has been in the latest Hugging face transformers and we advise you to install transformers==4.46.3.

Quickstart

Here provides a code snippet to show you how to load the tokenizer and model and how to generate contents.

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    'sail/Sailor2-20B-Chat',
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('sail/Sailor2-20B-Chat')
system_prompt= \
'You are an AI assistant named Sailor2, created by Sea AI Lab. \
As an AI assistant, you can answer questions in English, Chinese, and Southeast Asian languages \
such as Burmese, Cebuano, Ilocano, Indonesian, Javanese, Khmer, Lao, Malay, Sundanese, Tagalog, Thai, Vietnamese, and Waray. \
Your responses should be friendly, unbiased, informative, detailed, and faithful.'

prompt = "Beri saya pengenalan singkat tentang model bahasa besar."
# prompt = "Hãy cho tôi một giới thiệu ngắn gọn về mô hình ngôn ngữ lớn."
# prompt = "ให้ฉันแนะนำสั้น ๆ เกี่ยวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่"

messages = [
    {"role": "system", "content": system_prompt},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)
input_ids = model_inputs.input_ids.to(device)

generated_ids = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=512,
)

generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]
response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(response)

License

Sailor2 is distributed under the terms of the Apache License 2.0. No restrict on the research and the commercial use.

Citation

If you find Sailor2 useful, please cite our work as follows:

@article{sailor2report,
  title  = {Sailor2: Sailing in South-East Asia with Inclusive Multilingual LLM},
  author = {Longxu Dou and Qian Liu and Fan Zhou and Changyu Chen and Zili Wang and Ziqi Jin and Zichen Liu and Tongyao Zhu and Cunxiao Du and Penghui Yang and Haonan Wang and Jiaheng Liu and Yongchi Zhao and Xiachong Feng and Xin Mao and Man Tsung Yeung and Kunat Pipatanakul and Fajri Koto and Min Si Thu and Hynek Kydl{\'\i}{\v{c}}ek and Zeyi Liu and Qunshu Lin and Sittipong Sripaisarnmongkol and Kridtaphad Sae-Khow and Nirattisai Thongchim and Taechawat Konkaew and Narong Borijindargoon and Anh Dao and Matichon Maneegard and Phakphum Artkaew and Zheng-Xin Yong and Quan Nguyen and Wannaphong Phatthiyaphaibun and Hoang H. Tran and Mike Zhang and Shiqi Chen and Tianyu Pang and Chao Du and Xinyi Wan and Wei Lu and Min Lin},
  journal={arXiv preprint arXiv:2502.12982},
  year   = {2025}
}

Contact Us

If you have any questions, please raise an issue or contact us at doulx@sea.com or liuqian.sea@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
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
577d5b2

0 моделей