Llama 3 8b Ita

🚀 Llama-3-8b-Ita

このモデルはMeta-Llama-3-8Bをベースに、イタリア語に特化した言語モデルです。様々なタスクでの評価結果が公開されており、イタリア語のテキスト生成に利用できます。

🚀 クイックスタート

このモデルを使用するには、transformersライブラリを使ってモデルとトークナイザーをロードします。以下のコードを参考にしてください。

✨ 主な機能

• ベースモデル：Meta-Llama-3-8B を使用しています。
• 特化：イタリア語に特化した学習が行われています。

📦 インストール

このモデルを使用するには、transformers ライブラリが必要です。以下のコマンドでインストールできます。

pip install transformers torch

💻 使用例

基本的な使用法

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

MODEL_NAME = "DeepMount00/Llama-3-8b-Ita"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME, torch_dtype=torch.bfloat16).eval()
model.to(device)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)

def generate_answer(prompt):
    messages = [
        {"role": "user", "content": prompt},
    ]
    model_inputs = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt").to(device)
    generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=200, do_sample=True,
                                          temperature=0.001)
    decoded = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)
    return decoded[0]

prompt = "Come si apre un file json in python?"
answer = generate_answer(prompt)
print(answer)

📚 ドキュメント

モデルアーキテクチャ

• ベースモデル：Meta-Llama-3-8B
• 特化：イタリア語

評価

モデルの性能を詳細に比較するには、イタリア語モデルのリーダーボード を参照してください。

以下は性能指標の内訳です。

開発者

[Michele Montebovi]

Open LLM Leaderboard評価結果

詳細な結果はこちらで確認できます。

📄 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。