/ Модель

Характеристики

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

Rudra-7b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Rudra-7b — дообученная на данных санскрита модель Gemma-7b для генерации продолжений текста на санскрите.

19скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены22 мар 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

Rudra-7b — языковая модель для продолжения текста на санскрите, разработанная saucam. Это дообученная с помощью QLoRA версия Gemma-7b; в карточке указаны архитектура Gemma с плотной моделью и 8,2 млрд параметров. Модель представлена в формате safetensors, использует контекст до 8192 токенов и обучалась на данных saucam/sans_data.

Модель предназначена для генерации продолжений санскритского текста и экспериментов с языковыми моделями для санскрита. Для загрузки автор приводит пример генерации через Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не содержит оценок качества или подробного описания ограничений, поэтому пригодность результатов для конкретных задач следует проверять отдельно.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста на санскрите
  • создание санскритских текстовых фрагментов по началу текста
  • эксперименты с генерацией на санскрите
  • прототипирование приложений для работы с санскритскими текстами

Ограничения

Карточка не приводит количественных оценок качества или подробных ограничений; результаты генерации стоит проверять на точность санскрита. Модель дообучена на данных saucam/sans_data, поэтому её поведение зависит от состава этих данных.

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

🔱 Rudra-7b

Rudra-7b is a LoRA fine-tune of gemma-7b on sanskrit data

This is a text-completion model for Sanskrit language. The model was finetuned using unsloth library. I hope this paves the way for future work for Sanskrit models.

Training

Qlora finetuning was used.

Details

  • GPU: 1 H100
  • Time: ~ 29 hours

Data

https://huggingface.co/datasets/saucam/sans_data/blob/main/README.md

💻 Usage

Unsloth

from unsloth import FastLanguageModel

model, tokenizer = FastLanguageModel.from_pretrained(
    model_name = "saucam/Rudra-7b", # YOUR MODEL YOU USED FOR TRAINING
    max_seq_length = 2048,
    dtype = None,
    load_in_4bit = False,
)
FastLanguageModel.for_inference(model) # Enable native 2x faster inference

inputs = tokenizer(
[
    "संस्कृतम्"
], return_tensors = "pt").to("cuda")


outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens = 256, use_cache = True, repetition_penalty=1.0, temperature=1.0, )
out = tokenizer.batch_decode(outputs)
print(out)

Transformers

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import transformers
import torch

model_name = "saucam/Rudra-7b"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

inputs = tokenizer("संस्कृतम्", return_tensors = "pt")#.to("cuda")

outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

Sample output from above script

Gemma's activation function should be approximate GeLU and not exact GeLU.
Changing the activation function to `gelu_pytorch_tanh`.if you want to use the legacy `gelu`, edit the `model.config` to set `hidden_activation=gelu`   instead of `hidden_act`. See https://github.com/huggingface/transformers/pull/29402 for more details.
Loading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████| 4/4 [00:01<00:00,  2.54it/s]
<bos>संस्कृतम् भारतस्य राष्ट्रभाषा इति भारतसर्वकारस्य 1987तमे वर्षे निर्णयः । प्रायः 125 कोटि जनाः संस्कृतम् एव पठन्ति इति अनुमानम् । संस्कृतम् भारतस्य ध्रुवम् आङ्ग्लानुभाष्यम् । संस्कृतम् अत्यन्तम् प्राचीनम् । संस्कृतम् शैथिल्यात् यदा यदा बहिर्निर्याति तदा तदा एव साम्प्रतकाले संस्कृतेन सह तस्य देशस्य संस्कृतिः सह जगतः संस्कृतिः सह सङ्गच्छति इति । संस्कृतेन सह देशस्य संस्कृतिः सह नगरस्य संस्कृतिः सह क्रीडायाः संस्कृतिः सह राजकीयः, सामाजिकः, सांस्कृतिकः, आर्थिकः, सांविभागिकः, नैतिकः, शिक्षणम्, आवासीयः, साम्प्रदायिकः, धार्मिकः, आध्यात्मिकः, विनोदः, प्रौद्योगिकी, विद्यार्थ

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
251bba3

0 моделей