/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
3,3 млрд
Размер весов
6,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
open_llama_3b_v2
Библиотека
transformers
Опубликована
3 янв 2024

FLAMA-0.5-3B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

FLAMA 0.5 — дообученная чат-модель на 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалогов на каталонском и испанском языках.

29скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены5 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

FLAMA 0.5 — небольшая чат-модель на 3,3 млрд параметров, разработанная для общения на каталонском и испанском языках. Она создана дообучением OpenLLaMA 3B v2 на автоматически переведённых инструкциях OpenAssistant v2, оформленных в шаблоне ChatML; архитектура модели относится к семейству LLaMA. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, а её максимальный контекст составляет 2048 токенов.

FLAMA подходит для диалогов, ответов на вопросы и выполнения инструкций на каталонском и испанском; в метаданных также отмечен английский язык. README указывает на улучшение каталонского и добавление испанского в версии 0.5. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка сообщает о результатах оценки на нескольких бенчмарках, но не даёт оснований считать их гарантией качества в прикладных задачах.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на каталонском языке
  • ответы на вопросы на испанском языке
  • диалоговый помощник на каталонском и испанском
  • выполнение инструкций на каталонском языке
  • выполнение инструкций на испанском языке

Ограничения

Контекст модели ограничен 2048 токенами. Оценки на бенчмарках в карточке не гарантируют качество для конкретных прикладных задач.

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

FLAMA: Model 3B ChatML en Català i Castellà. Versió 0.5

FLAMA

👉🏻 Format GGUF i quantitzat

FLAMA és el primer model petit 3B bilingüe en català i castellà. És el resultat de finetunejar el model open_llama_3b_v2 amb les instruccions d'OpenAssistant v2 traduïdes automàticament al català i al castellà amb recursos de Helsinki-NLP i tractades en format ChatML.

Novetats de la versió 0.5

  1. Català millorat
  2. Afegit el Castellà

Prompt Template

FLAMA usa ChatML com a prompt template:

<|im_start|>user
Qui va ser Isaac Newton?<|im_end|>
<|im_start|>assistant\n
<|im_start|>user
Quien fué Isaac Newton?<|im_end|>
<|im_start|>assistant\n

Referències

@software{xaviviro2023flama,
  author = {xaviviro},
  title = {FLAMA: Model 3B ChatML en Català. Versió 0.5},
  month = January,
  year = 2024,
  url = {https://huggingface.co/xaviviro/FLAMA-0.5-3B}
}
@software{openlm2023openllama,
  author = {Geng, Xinyang and Liu, Hao},
  title = {OpenLLaMA: An Open Reproduction of LLaMA},
  month = May,
  year = 2023,
  url = {https://github.com/openlm-research/open_llama}
}
@software{together2023redpajama,
  author = {Together Computer},
  title = {RedPajama-Data: An Open Source Recipe to Reproduce LLaMA training dataset},
  month = April,
  year = 2023,
  url = {https://github.com/togethercomputer/RedPajama-Data}
}
@article{touvron2023llama,
  title={Llama: Open and efficient foundation language models},
  author={Touvron, Hugo and Lavril, Thibaut and Izacard, Gautier and Martinet, Xavier and Lachaux, Marie-Anne and Lacroix, Timoth{\'e}e and Rozi{\`e}re, Baptiste and Goyal, Naman and Hambro, Eric and Azhar, Faisal and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2302.13971},
  year={2023}
}

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.39.23
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)37.97
HellaSwag (10-Shot)67.65
MMLU (5-Shot)25.73
TruthfulQA (0-shot)41.11
Winogrande (5-shot)62.12
GSM8k (5-shot)0.83

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
f9a604c

0 моделей