/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
8,2 млрд
Размер весов
17,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gemma · dense
Опубликована
9 июл 2024

model_hindi_merged_16bit

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная модель Gemma на 8,2 млрд параметров для генерации текста на основе многоязычной индийской модели.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 июл 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

Модель sanjay782/model_hindi_merged_16bit разработана пользователем sanjay782 и представляет собой дообученную версию Indic-gemma-7b-finetuned-sft-Navarasa-2.0 на архитектуре Gemma с плотной причинно-языковой моделью. Она предназначена для генерации текста; базовая модель обучена следовать инструкциям на 15 индийских языках и английском языке. Параметры модели занимают 8,2 млрд, контекст — до 8192 токенов.

В карточке указано, что обучение проводилось с Unsloth и библиотекой TRL. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0. README не уточняет, какие именно изменения или дополнительные обучающие данные использовались при дообучении этой версии, поэтому её специализацию на хинди по одному лишь названию подтвердить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация текста на индийских языках
  • ответы на инструкции и вопросы на индийских языках
  • создание текста на английском языке

Ограничения

README не описывает отдельную специализацию этой версии и не подтверждает её качество именно на хинди; сведения о дополнительных данных дообучения отсутствуют.

Для каких профессий подходит4

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

Uploaded model

  • Developed by: sanjay782
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : Telugu-LLM-Labs/Indic-gemma-7b-finetuned-sft-Navarasa-2.0

This gemma model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

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
e738acb

0 моделей