Gemago 2b

🚀 Gemago 2Bモデルカード

Gemago 2Bは、Gemmaをベースにした軽量な英語と韓国語の翻訳モデルです。このモデルは、英語と韓国語の相互翻訳を行うことができ、コンテキスト長は8192トークンで学習されています。

🚀 クイックスタート

モデルの基本情報

モデルの実行

まず、pip install -U transformers を実行して、必要なライブラリをインストールしてください。その後、以下のコードをコピーして使用します。

コード例

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("devworld/gemago-2b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("devworld/gemago-2b")

def gen(text, max_length):
    input_ids = tokenizer(text, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**input_ids, max_length=max_length)
    return tokenizer.decode(outputs[0])

def e2k(e):
    input_text = f"English:\n{e}\n\nKorean:\n"
    return gen(input_text, 1024)

def k2e(k):
    input_text = f"Korean:\n{k}\n\nEnglish:\n"
    return gen(input_text, 1024)

関連リンク

• 元のGemmaモデルページ: Gemma
• Github上のモデルページ: Gemago
• リソースと技術ドキュメント:
  • ブログ(韓国語)
  • 元のGoogleのGemma-2B
  • 学習コード @ Github: Gemma-EasyLM (オリジナルはBeomi)
• 利用規約: 利用規約

作者

元のモデルはGoogleが作成し、DevWorldによってファインチューニングされています。

📄 ライセンス

このモデルは [apache-2.0, gemma] ライセンスの下で提供されています。