/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
6 окт 2023

Taiwan-LLM-7B-v2.0-base

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель Llama с 6,6 млрд параметров для генерации текста на традиционном китайском с учётом языкового и культурного контекста Тайваня.

38скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены20 апр 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

Taiwan LLM 7B v2.0 base — модель семейства Llama, разработанная для традиционного китайского языка и языкового и культурного контекста Тайваня. Это плотная авторегрессионная модель с 6,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов; она распространяется в формате Safetensors и предназначена для запуска через Transformers.

Модель дообучена методом supervised fine-tuning на сочетании общедоступных и синтетических данных. Она подходит для генерации и понимания текста, а также для дальнейшей настройки под следование инструкциям и чат-приложения. В README заявлено улучшение результатов на бенчмарках, включая TC-Eval, и внимание к тайваньским языковым особенностям.

Основной язык модели — традиционный китайский (zh-TW). Лицензия — Apache-2.0. Модель предоставляется без гарантий; её ответы следует проверять. Разработчики запрещают использовать её для высокорисковых задач, включая медицинскую диагностику, юридические консультации и финансовые инвестиции.

Сценарии применения

  • генерация текстов на традиционном китайском языке
  • создание чат-приложений для тайваньской аудитории
  • дальнейшая настройка модели для следования инструкциям
  • понимание текстов с тайваньской культурной спецификой

Ограничения

Модель может выдавать неточные ответы, поэтому результаты нужно проверять. Разработчики запрещают применять её для медицинской диагностики, юридических консультаций и финансовых инвестиций.

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

🌟 Checkout Taiwan-LLM Demo Chat-UI 🌟

Model Card for Taiwan LLM 7B v2.0 base

Taiwan LLM is an advanced language model tailored for Traditional Chinese, focusing on the linguistic and cultural contexts of Taiwan. Developed from a large base model, it's enriched with diverse Taiwanese textual sources and refined through Supervised Fine-Tuning. This model excels in language understanding and generation, aligning closely with Taiwan's cultural nuances. It demonstrates improved performance on various benchmarks like TC-Eval, showcasing its contextual comprehension and cultural relevance. For detailed insights into Taiwan LLM's development and features, refer to our technical report.

Model description

  • Model type: A 7B parameter GPT-like model fine-tuned on a mix of publicly available, synthetic datasets.
  • Language(s) (NLP): Primarily Traditional Chinese (zh-tw)
  • Finetuned from model: meta-llama/Llama-2-7b-hf

Model Sources

Performance

image/png

Intended uses

You should fine-tuned this model for instruction-following / chat application.

Training hyperparameters

image/png

image/png

image/png

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • distributed_type: multi-GPU
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
  • num_epochs: 5.0

Citation

If you find Taiwan LLM is useful in your work, please cite it with:

@misc{lin2023taiwan,
      title={Taiwan LLM: Bridging the Linguistic Divide with a Culturally Aligned Language Model}, 
      author={Yen-Ting Lin and Yun-Nung Chen},
      year={2023},
      eprint={2311.17487},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

Acknowledgement

Taiwan LLM v2 is conducted in collaboration with Ubitus K.K.. Ubitus provides valuable compute resources for the project.

Disclaimer

This model is provided “as‑is” and without warranties of any kind. Users are solely responsible for evaluating the accuracy and suitability of the outputs. The developers assume no liability for any direct or indirect damages arising from its use.
The model is strictly not intended for high‑risk applications such as medical diagnosis, legal advice, or financial investment. For such use cases, please consult qualified professionals.

本模型「如是」(as‑is)提供,使用者須自行評估結果之正確性與適用性。開發者對於使用本模型所引發之任何直接或間接損失,不承擔任何法律責任。
嚴禁用於醫療診斷、法律諮詢、金融投資等高風險場景;若有相關需求,請尋求專業人員協助。

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
5080e24

0 моделей