Cere Llama 3 8b Tr

🚀 CERE-LLMA-3-8b-TR

CERE-LLMA-3-8b-TR是基于Llama3 8b大语言模型（LLM）针对土耳其语进行微调的版本。它在由各种开源和内部资源创建的高质量土耳其语指令集上进行训练。土耳其语指令数据集经过精心注释，能够准确、有条理地执行土耳其语指令。

🚀 快速开始

模型详情

基准测试结果

💻 使用示例

基础用法

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]

📄 许可证

本模型使用llama3许可证。