Cere Llama 3 8b Tr

🚀 CERE-LLMA-3-8b-TR

CERE-LLMA-3-8b-TR是基於Llama3 8b大語言模型（LLM）針對土耳其語進行微調的版本。它在由各種開源和內部資源創建的高質量土耳其語指令集上進行訓練。土耳其語指令數據集經過精心註釋，能夠準確、有條理地執行土耳其語指令。

🚀 快速開始

模型詳情

基準測試結果

💻 使用示例

基礎用法

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]

📄 許可證

本模型使用llama3許可證。