/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,7 млрд
Размер весов
13,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
23 фев 2024

Trendyol-LLM-7b-chat-v0.1-DPO

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая модель Llama с 6,7 млрд параметров для генерации текста и ответов на инструкции на турецком языке.

29скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены6 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

Trendyol-LLM-7b-chat-v0.1-DPO — диалоговая языковая модель Умара Игана, дообученная на основе Trendyol-LLM-7b-chat-v0.1. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 6,7 млрд параметров; она рассчитана на генерацию текста и чат на турецком языке. Контекст модели составляет 4096 токенов.

В карточке указано, что обучение проводилось на переведённом на турецкий язык наборе Falcon instruction. Модель может использоваться для ответов в диалоге и выполнения инструкций на турецком. Распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в чате на турецком языке
  • выполнение текстовых инструкций на турецком
  • генерация диалоговых ответов на турецком
  • создание черновиков текста на турецком

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. Карточка не приводит оценок качества или подробностей метода DPO.

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

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: Umar Igan
  • Model type: LLama-2-7B-chat
  • Language(s) (NLP): Turkish
  • Finetuned from model: Trendyol-LLM-7b-chat-v0.1

How to Get Started with the Model

# Use a pipeline as a high-level helper
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="umarigan/Trendyol-LLM-7b-chat-v0.1-DPO")

# Generate text
sequences = pipe(
    "büyük dil modellerinin finans alanındaki kullanımları nelerdir",
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_p=0.9,
    num_return_sequences=1,
    max_length=200,
)
print(sequences[0]['generated_text'])

Question: büyük dil modellerinin finans alanındaki kullanımları nelerdir?
Answer: Çok büyük dil modelleri, özellikle de Transformer gibi, karmaşık dil görevlerinin üstesinden gelmek için tasarlanmışlardır. Bu, finansal piyasalardaki veri işleme, fiyat tahmini ve analizleri, finansal haberler ve raporlama gibi süreçleri içerir. Ayrıca, büyük dil modelleri, doğal dil işleme, metin sınıflandırma ve soru cevaplama gibi görevlerin yanı sıra, müşteri hizmetleri gibi insan etkileşimi gerektiren finansal hizmetlerde de kullanılmaktadır.

Training Details

Training Data

This model trained on falcon instruction dataset that translated to Turkis language Dataset: https://huggingface.co/datasets/umarigan/falcon_feedback_instraction_Turkish

Training Hyperparameters

Some training arguments are as follow:
max_prompt_length=1024,
max_length=1536,
per_device_train_batch_size=4,
gradient_accumulation_steps=4,
gradient_checkpointing=True,
learning_rate=5e-5,
lr_scheduler_type="cosine",
max_steps=200,
save_strategy="no",
logging_steps=1,
output_dir=new_model,
optim="paged_adamw_32bit",
warmup_steps=100,
fp16=True,

wandb results: https://api.wandb.ai/links/umar-i-gan/0hnrvrdq

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
1330702

0 моделей