Vikhr-Gemma-2B-instruct — это мощная и компактная языковая модель, обученная на датасете GrandMaster-PRO-MAX, специально доученная для обработки русскго языка.
EN
Vikhr-Gemma-2B-instruct is a powerful and compact language model trained on the GrandMaster-PRO-MAX dataset, specifically designed for processing the Russian language.
Пример кода для запуска / Sample code to run:
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
# Загрузка модели и токенизатора
model_name = "Vikhrmodels/Vikhr-Gemma-2B-instruct"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
# Подготовка входного текста
input_text = "Напиши стихотворение о весне в России."# Токенизация и генерация текста
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=200, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)
# Декодирование и вывод результата
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)
Ответ модели / Model response:
Весна в России – это время обновления природы, когда природа пробуждается >от зимнего сна. Вот стихотворение, отражающее эту красоту:
Весна в России
Зимняя тишина утихла,
Весна в России пришла.
Солнце светит, словно в сказке,
В небесах – птицы в полете.
Снег пошел, ушел вдаль,
И в каждом уголке – весна.
Лед промерз, вода в реке –
Ветры вьют, и листья поют.
Цветы распустились, как будто
В честь весны, в честь жизни.
Зеленая трава, как полотно,
Под ногами – мягкость.
Весна в России – это чудо,
Счастье, что в сердце живет.
И каждый день – праздник,
Когда природа в цвету.
Надеюсь, это стихотворение передало дух и красоту весны в России.
Метрики на ru_arena_general / Metrics on ru_arena_general
Model
Score
95% CI
Avg Tokens
Std Tokens
LC Score
suzume-llama-3-8B-multilingual-orpo-borda-half
90.89
+1.1 / -1.1
2495.38
1211.62
55.86
mistral-nemo-instruct-2407
50.53
+2.5 / -2.2
403.17
321.53
50.08
sfr-iterative-dpo-llama-3-8b-r
50.06
+2.1 / -2.1
516.74
316.84
50.01
gpt-3.5-turbo-0125
50.00
+0.0 / -0.0
220.83
170.30
50.00
glm-4-9b-chat
49.75
+1.9 / -2.3
568.81
448.76
49.96
c4ai-command-r-v01
48.95
+2.6 / -1.7
529.34
368.98
49.85
llama-3-instruct-8b-sppo-iter3
47.45
+2.0 / -2.2
502.27
304.27
49.63
Vikhrmodels-vikhr-gemma-2b-it
45.82
+2.4 / -2.0
722.83
710.71
49.40
suzume-llama-3-8b-multilingual
45.71
+2.4 / -1.7
641.18
858.96
49.38
yandex_gpt_pro
45.11
+2.2 / -2.5
345.30
277.64
49.30
hermes-2-theta-llama-3-8b
44.07
+2.0 / -2.2
485.99
390.85
49.15
gpt-3.5-turbo-1106
41.48
+1.9 / -2.0
191.19
177.31
48.77
llama-3-smaug-8b
40.80
+2.1 / -1.6
524.02
480.56
48.68
llama-3-8b-saiga-suzume-ties
39.94
+2.0 / -1.7
763.27
699.39
48.55
@article{nikolich2024vikhr,
title={Vikhr: The Family of Open-Source Instruction-Tuned Large Language Models for Russian},
author={Aleksandr Nikolich and Konstantin Korolev and Sergey Bratchikov and Nikolay Kompanets and Artem Shelmanov},
journal={arXiv preprint arXiv:2405.13929},
year={2024},
url={https://arxiv.org/pdf/2405.13929}
}
Runs of Vikhrmodels Vikhr-Gemma-2B-instruct on huggingface.co
611
Total runs
19
24-hour runs
102
3-day runs
131
7-day runs
434
30-day runs
More Information About Vikhr-Gemma-2B-instruct huggingface.co Model
Vikhr-Gemma-2B-instruct huggingface.co is an AI model on huggingface.co that provides Vikhr-Gemma-2B-instruct's model effect (), which can be used instantly with this Vikhrmodels Vikhr-Gemma-2B-instruct model. huggingface.co supports a free trial of the Vikhr-Gemma-2B-instruct model, and also provides paid use of the Vikhr-Gemma-2B-instruct. Support call Vikhr-Gemma-2B-instruct model through api, including Node.js, Python, http.
Vikhr-Gemma-2B-instruct huggingface.co is an online trial and call api platform, which integrates Vikhr-Gemma-2B-instruct's modeling effects, including api services, and provides a free online trial of Vikhr-Gemma-2B-instruct, you can try Vikhr-Gemma-2B-instruct online for free by clicking the link below.
Vikhrmodels Vikhr-Gemma-2B-instruct online free url in huggingface.co:
Vikhr-Gemma-2B-instruct is an open source model from GitHub that offers a free installation service, and any user can find Vikhr-Gemma-2B-instruct on GitHub to install. At the same time, huggingface.co provides the effect of Vikhr-Gemma-2B-instruct install, users can directly use Vikhr-Gemma-2B-instruct installed effect in huggingface.co for debugging and trial. It also supports api for free installation.
Vikhr-Gemma-2B-instruct install url in huggingface.co: