🚀 Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5 Model

The Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5 is a large language model tailored for natural language processing tasks and textual conversations. It is built on the LLaMA architecture with 8.03 billion parameters, offering high - performance text - related capabilities.

🚀 Quick Start

To start using the Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5 model, you can leverage libraries like Hugging Face's transformers. Here is a basic code example to load and run the model:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-1-EN-8b-chat.P1_5")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-1-EN-8b-chat.P1_5")

input_text = "Hello! How can I assist you today?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(response)

✨ Features

• Architecture: LLaMA
• Number of Parameters: 8.03 billion
• Formats: GGUF supporting 4 - bit (Q4_K_M), 5 - bit (Q5_K_M), 8 - bit (Q8_0), and 16 - bit (F16)
• License: MIT

📦 Applications

• Text Generation: Create creative and diverse texts.
• Question Answering: Provide accurate responses to user inquiries.
• Machine Translation: Translate texts between different languages.
• Sentiment Analysis: Identify sentiments present in texts.

📄 License

This model is released under the MIT license.

Additional Language Support

Arabic Version

نموذج Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5

المقدمة

نموذج Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5 هو نموذج لغة كبير (LLM) يعتمد على بنية LLaMA، تم تصميمه بـ 8.03 مليار معلمة. هذا النموذج مُحسّن لمهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والمحادثات النصية.

الميزات

• البنية: LLaMA
• عدد المعلمات: 8.03 مليار
• التنسيقات: GGUF تدعم 4-بت (Q4_K_M)، 5-بت (Q5_K_M)، 8-بت (Q8_0)، و16-بت (F16)
• الترخيص: MIT

التطبيقات

• توليد النصوص: إنشاء نصوص إبداعية ومتنوعة
• الإجابة على الأسئلة: تقديم إجابات دقيقة لاستفسارات المستخدمين
• الترجمة الآلية: ترجمة النصوص بين لغات مختلفة
• تحليل المشاعر: تحديد المشاعر الموجودة في النصوص

كيفية الاستخدام

لاستخدام هذا النموذج، يمكنك الاستفادة من مكتبات مختلفة مثل transformers من Hugging Face. فيما يلي مثال لتحميل واستخدام النموذج:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-1-EN-8b-chat.P1_5")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-1-EN-8b-chat.P1_5")

input_text = "مرحبًا! كيف يمكنني مساعدتك اليوم؟"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(response)

Persian Version

مدل Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5

معرفی

مدل Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5 یک مدل زبانی بزرگ (LLM) مبتنی بر معماری LLaMA است که با ۸٫۰۳ میلیارد پارامتر طراحی شده است. این مدل برای انجام وظایف مرتبط با پردازش زبان طبیعی (NLP) و مکالمات متنی بهینه‌سازی شده است.

ویژگی‌ها

• معماری: LLaMA
• تعداد پارامترها: ۸٫۰۳ میلیارد
• فرمت‌ها: GGUF با پشتیبانی از 4-bit (Q4_K_M)، 5-bit (Q5_K_M)، 8-bit (Q8_0)، و 16-bit (F16)
• مجوز استفاده: MIT

کاربردها

• تولید متن: ایجاد متون خلاقانه و متنوع
• پاسخ به سؤالات: ارائه پاسخ‌های دقیق به پرسش‌های کاربران
• ترجمه ماشینی: ترجمه متون بین زبان‌های مختلف
• تحلیل احساسات: شناسایی احساسات موجود در متون

نحوه استفاده

برای استفاده از این مدل، می‌توانید از کتابخانه‌های مختلفی مانند transformers هاگینگ فیس استفاده کنید. در زیر یک نمونه کد برای بارگذاری و استفاده از مدل آورده شده است:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-1-EN-8b-chat.P1_5")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-1-EN-8b-chat.P1_5")

input_text = "سلام! چطور می‌توانم به شما کمک کنم؟"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(response)