Dorna Llama3 8B Instruct

🚀 Dorna-Llama3-8B-Instruct模型

Dorna-Llama3-8B-Instruct是由Part AI開發的解碼器模型，基於波斯語數據進行訓練和微調。此初始版本為8B指令模型，構建於Meta Llama 3 Instruct模型之上。

🚀 快速開始

💻 使用示例

基礎用法

import torch
import transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_path,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

messages = [
    {"role": "system",
     "content": "You are a helpful Persian assistant. Please answer questions in the asked language."},
    {"role": "user", "content": "کاغذ A4 بزرگ تر است یا A5؟"},
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device)

terminators = [
    tokenizer.eos_token_id,
    tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=256,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9,
)
response = outputs[0][input_ids.shape[-1]:]
print(tokenizer.decode(response, skip_special_tokens=True))

你也可以使用下面的筆記本在Google Colab中測試該模型。

📚 詳細文檔

模型詳情

Dorna系列模型是僅解碼器模型家族，專門針對波斯語數據進行訓練和微調，由Part AI開發。作為初始版本，現推出該家族的8B指令模型。 Dorna-Llama3-8B-Instruct基於Meta Llama 3 Instruct模型構建。

評估

該模型在各種任務的問題上進行了評估，包括布爾問題、代碼生成、長文本回復、數學問題、新聞問答、釋義、常識問答和文本摘要。大多數類別通常有兩個主要難度級別：困難和簡單。

評估包括人工評估和自動評估（以GPT - 4作為評判）。

在兩個表格中，Dorna-8B-it 是 Dorna-Llama3-8B-Instruct 的縮寫形式。

整體人工評估結果

分類人工評估結果

每個類別報告了勝/敗/平的百分比。

自動評估結果

📄 許可證

本模型使用的許可證為llama3。

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