Zira Z.1

🚀 Zira-Z.1 🌟

Qwen 2.5 (7B) をベースに構築されたバイリンガルの強者

🚀 クイックスタート

Zira-Z.1は、英語とヒングリッシュの両方を理解する革命的なモデルです。この多言語モデルは、強力なQwen 2.5 (7B) をベースに、世界で最も広く話されている2つの言語での生のテキスト生成のために微調整されています。

✨ 主な機能

• 💥 ベースモデル: Qwen 2.5 - 7B（優れたオープンな大規模言語モデルの1つ）
• 🗣️ 対応言語: 英語 🇬🇧 + ヒングリッシュ 🇮🇳（コードミキシングされたもので、純粋なヒンディー語ではない）
• 🔧 学習方法: 多様なバイリンガルコーパスで微調整。クリーンでシンプルなテキスト形式（命令形式ではない）
• 🦾 用途: 一般的なテキスト生成、特に英語とヒングリッシュが自然に混在する場面

⚠️ 重要提示

これは基本的なテキスト生成モデルであり、出力に一貫性が欠けています。新しい命令形式のモデルのリリースはリソース制約のため延期されており、約5日後のリリースが予定されています。

🔍 Zira-Z.1 を選ぶ理由

多言語の大規模言語モデルは素敵ですが、Zira-Z.1はさらに魅力的です。😎

• 🔗 コードスイッチングは自然です。
• ✍️ 文化的に流暢で関連性のあるヒングリッシュを生成します。
• 📚 日常的なテキスト、コメント、ソーシャルな会話などを扱えます。
• 🎯 初期段階のインド系バイリンガルアプリケーションや実験に最適です。

📉 学習曲線

しっかりと学習した結果が見えます...

💻 使用例

基本的な使用法

import transformers

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("HyperX-Sen/Zira-Z.1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("HyperX-Sen/Zira-Z.1")

inputs = tokenizer("Tum kya soch rahe ho about AI?", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=50)
print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

📄 ライセンス

• 📜 ライセンス: 研究と商用利用が可能です（LICENSEを参照）
• 🤝 コントリビューション: 大歓迎です（プルリクエストを歓迎）

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