Cere Llama 3 8b Tr

🚀 CERE-LLMA-3-8b-TR

このモデルは、トルコ語用に微調整されたLlama3 8b大規模言語モデル（LLM）です。様々なオープンソースおよび社内リソースから作成された高品質のトルコ語命令セットを使用して学習されました。トルコ語命令データセットは、トルコ語の命令を正確かつ組織的に実行できるように慎重にアノテーションされています。

🚀 クイックスタート

このモデルは、トルコ語用に最適化されたLlama3 8bベースの大規模言語モデルです。以下のセクションでは、モデルの詳細、ベンチマーク結果、使用例について説明します。

✨ 主な機能

• トルコ語用に微調整されたLlama3 8bベースの大規模言語モデル
• トルコ語用に特化したトークナイザ拡張
• 高品質のトルコ語命令セットを使用した学習

📚 ドキュメント

モデル詳細

ベンチマーク結果

• Winogrande_tr: 56.16
• TruthfulQA_tr_v0.2: 47.46
• Mmlu_tr_v0.2: 46.46
• HellaSwag_tr_v0.2: 48.87
• GSM8k_tr_v0.2: 25.43
• Arc_tr_v0.2: 41.97

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
device = "cuda" # the device to load the model onto

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Cerebrum/cere-llama-3-8b-tr",
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto"
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Cerebrum/cere-llama-3-8b-tr")

prompt = "Python'da ekrana 'Merhaba Dünya' nasıl yazılır?"
messages = [
    {"role": "system", "content": "Sen, Cerebrum Tech tarafından üretilen ve verilen talimatları takip ederek en iyi cevabı üretmeye çalışan yardımcı bir yapay zekasın."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)
model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(device)

generated_ids = model.generate(
    model_inputs.input_ids,
    temperature=0.3,
    top_k=50,
    top_p=0.9,
    max_new_tokens=512,
    repetition_penalty=1,
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0]

📄 ライセンス

このモデルは、llama3ライセンスの下で提供されています。