/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,2 млрд
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Опубликована
15 дек 2024

llama3.2-typhoon2-1b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Базовая модель Llama от Typhoon AI для генерации текста преимущественно на тайском и английском языках.

117скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены31 мар 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

Llama3.2-Typhoon2-1B — базовая предварительно обученная языковая модель, разработанная Typhoon AI на основе Llama 3.2-1B от Meta. Это плотная авторегрессионная модель с архитектурой LlamaForCausalLM и 1,2 млрд параметров; она принимает текст и предназначена прежде всего для тайского и английского языков. Модель подходит для генерации текста и экспериментов с языковыми задачами, включая оценивание на тайских экзаменационных тестах. Заявленная длина контекста — 131 072 токена.

Это базовая, а не инструкционно дообученная модель: для следования запросам ей может потребоваться обучение с инструкциями или примеры в контексте. В README отмечено отсутствие механизмов модерации и возможность генерации вредных или неподходящих ответов. Для работы указана библиотека Transformers версии 4.45.0 или новее. Лицензия — Llama 3.2 Community License.

Сценарии применения

  • генерация текста на тайском языке
  • генерация текста на английском языке
  • эксперименты с базовой языковой моделью
  • оценивание на тайских экзаменационных тестах

Ограничения

Это базовая модель, которая может не следовать инструкциям без дообучения или примеров в контексте. Механизмы модерации отсутствуют, поэтому возможна генерация вредного или неподходящего текста.

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

Llama3.2-Typhoon2-1B: Thai Large Language Model (Instruct)

Llama3.2-Typhoon2-1B is a pretrained only Thai 🇹🇭 large language model with 1 billion parameters, and it is based on Llama3.2-1B.

For technical-report. please see our arxiv. *To acknowledge Meta's effort in creating the foundation model and to comply with the license, we explicitly include "llama-3.2" in the model name.

Performance

ModelThaiExamONETICA-LevelTGATTPATM3ExamMathScienceSocialThai
Typhoon2 Llama3.2 1B Base26.83%19.75%16.84%17.32%49.23%31.03%26.10%21.71%25.60%32.83%24.27%
Llama3.1 1B25.38%18.51%20.00%26.77%32.30%29.31%25.30%23.52%25.36%27.48%24.82%

Model Description

  • Model type: A 1B decoder-only model based on Llama architecture.
  • Requirement: transformers 4.45.0 or newer.
  • Primary Language(s): Thai 🇹🇭 and English 🇬🇧
  • License: Llama 3.2 Community License

Intended Uses & Limitations

This model is a pretrained base model. Thus, it may not be able to follow human instructions without using one/few-shot learning or instruction fine-tuning. The model does not have any moderation mechanisms, and may generate harmful or inappropriate responses.

Follow us

https://twitter.com/opentyphoon

Support

https://discord.gg/us5gAYmrxw

Citation

  • If you find Typhoon2 useful for your work, please cite it using:
@misc{typhoon2,
      title={Typhoon 2: A Family of Open Text and Multimodal Thai Large Language Models}, 
      author={Kunat Pipatanakul and Potsawee Manakul and Natapong Nitarach and Warit Sirichotedumrong and Surapon Nonesung and Teetouch Jaknamon and Parinthapat Pengpun and Pittawat Taveekitworachai and Adisai Na-Thalang and Sittipong Sripaisarnmongkol and Krisanapong Jirayoot and Kasima Tharnpipitchai},
      year={2024},
      eprint={2412.13702},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL},
      url={https://arxiv.org/abs/2412.13702}, 
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
c0f7d34

0 моделей