Uploaded model
- Developed by: PrinceLab Pvt. Ltd.
- License: MIT
- Finetuned from model : meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.1-8B-Instruct
- Опубликована
- 19 авг 2024
Ссылки
NepaliGPT-2.0
Дообученная на базе Llama 3.1 8B Instruct языковая модель для генерации текста и диалогов.
80скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены5 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки6
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
MMLU-PRO
MMLU-PRO Raw · выше — лучше
Результат0,33
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
MATH Lvl 5
MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше
Результат0,0045
Open LLM v2 · архивПубличная таблицаревизия совпадает
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
NepaliGPT-2.0 — языковая модель PrinceLab Pvt. Ltd., дообученная на базе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 7,5 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия. В карточке указано, что модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Модель принимает текст и генерирует текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. Метаданные отмечают английский и непальский языки, однако карточка также указывает английский как язык модели, поэтому её специализация на непальском по доступным сведениям не подтверждена. Модель распространяется по лицензии MIT.
Сценарии применения
- генерация текстовых ответов в диалоге
- создание черновиков и продолжение текста
- ответы на текстовые инструкции
- многоязычные текстовые диалоги на английском и непальском
Ограничения
В карточке не приведены результаты оценки качества или подробности обучающих данных; качество ответов, в том числе на непальском языке, по этим сведениям оценить нельзя.
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- cf7dfda