FLAMA-0.5-3B / README.md
xaviviro's picture
Update README.md
eeec9ee
|
Raw
History Blame
2.6 kB
---
license: apache-2.0
base_model: openlm-research/open_llama_3b_v2
datasets:
- xaviviro/oasst2_ca_gpt
- xaviviro/oasst2_es_gpt
tags:
- finetune
- chatml
- gpt4
- catalan
model-index:
- name: FLAMA-0.5-3B
results: []
library_name: transformers
widget:
- text: "<|im_start|>user\n Qui va ser Isaac Newton?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
- text: "<|im_start|>user\n ¿Quién fue Isaac Newton?<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n"
language:
- ca
- es
- en
---
# FLAMA: Model 3B ChatML en Català i Castellà. Versió 0.5
![FLAMA](flama05.png)
👉🏻 [Format GGUF i quantitzat](/xaviviro/FLAMA-0.5-3B-GGUF)
FLAMA és el primer model petit 3B bilingüe en català i castellà. És el resultat de finetunejar el model [open_llama_3b_v2](/openlm-research/open_llama_3b_v2) amb les instruccions d'[OpenAssistant v2](/datasets/OpenAssistant/oasst2) traduïdes automàticament al català i al castellà amb recursos de [Helsinki-NLP](/Helsinki-NLP) i tractades en format ChatML.
## Novetats de la versió 0.5
1. Català millorat
1. Afegit el Castellà
# Prompt Template
FLAMA usa ChatML com a prompt template:
```
<|im_start|>user
Qui va ser Isaac Newton?<|im_end|>
<|im_start|>assistant\n
```
```
<|im_start|>user
Quien fué Isaac Newton?<|im_end|>
<|im_start|>assistant\n
```
[<img src="https://raw.githubusercontent.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl/main/image/axolotl-badge-web.png" alt="Built with Axolotl" width="200" height="32"/>](https://github.com/OpenAccess-AI-Collective/axolotl)
## Referències
```
@software{xaviviro2023flama,
author = {xaviviro},
title = {FLAMA: Model 3B ChatML en Català. Versió 0.5},
month = January,
year = 2024,
url = {https://huggingface.co/xaviviro/FLAMA-0.5-3B}
}
```
```
@software{openlm2023openllama,
author = {Geng, Xinyang and Liu, Hao},
title = {OpenLLaMA: An Open Reproduction of LLaMA},
month = May,
year = 2023,
url = {https://github.com/openlm-research/open_llama}
}
```
```
@software{together2023redpajama,
author = {Together Computer},
title = {RedPajama-Data: An Open Source Recipe to Reproduce LLaMA training dataset},
month = April,
year = 2023,
url = {https://github.com/togethercomputer/RedPajama-Data}
}
```
```
@article{touvron2023llama,
title={Llama: Open and efficient foundation language models},
author={Touvron, Hugo and Lavril, Thibaut and Izacard, Gautier and Martinet, Xavier and Lachaux, Marie-Anne and Lacroix, Timoth{\'e}e and Rozi{\`e}re, Baptiste and Goyal, Naman and Hambro, Eric and Azhar, Faisal and others},
journal={arXiv preprint arXiv:2302.13971},
year={2023}
}
```