Aya Expanse-8b
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Aya Expanse 8b
簡介 :
Aya Expanse是一個具有高級多語言能力的開放權重研究模型。它專注於將高性能的預訓練模型與Cohere For AI一年的研究成果相結合,包括數據套利、多語言偏好訓練、安全調整和模型合併。該模型是一個強大的多語言大型語言模型,服務於23種語言,包括阿拉伯語、中文(簡體和繁體)、捷克語、荷蘭語、英語、法語、德語、希臘語、希伯來語、印地語、印尼語、意大利語、日語、韓語、波斯語、波蘭語、葡萄牙語、羅馬尼亞語、俄語、西班牙語、土耳其語、烏克蘭語和越南語。
需求人群 :
目標受眾為研究人員、開發者和對多語言文本生成有需求的企業。由於模型支持多種語言,它特別適合需要處理多語言文本數據的國際化公司,以及進行跨語言研究的學術機構。
總訪問量: 29.7M
佔比最多地區: US(17.94%)
本站瀏覽量 : 45.0K
使用場景
在多語言寫作助手中,Aya Expanse可以協助用戶以不同的語言撰寫文本。
在多語言問答系統中,Aya Expanse能夠理解和回答不同語言的問題。
在烹飪應用中,Aya Expanse可以提供不同語言的烹飪指導。
產品特色
支持23種不同語言的文本生成
使用優化的變換器架構進行自迴歸語言建模
經過監督微調、偏好訓練和模型合併的後訓練
在8K的上下文長度下工作
可以通過Hugging Face Space進行試用,無需下載權重
提供了詳細的安裝和使用指南,方便開發者快速上手
支持通過 pip 安裝 transformers 庫,並使用 AutoTokenizer 和 AutoModelForCausalLM 進行模型的加載和使用
提供了豐富的社區貢獻的示例筆記本,展示不同用例下的模型應用
使用教程
1. 安裝 transformers 庫:在終端或命令提示符中運行 `pip install 'git+https://github.com/huggingface/transformers.git'`。
2. 導入必要的模塊:在Python代碼中,導入AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM。
3. 加載模型和分詞器:使用模型ID 'CohereForAI/aya-expanse-8b' 加載模型和分詞器。
4. 準備輸入數據:將用戶的消息格式化為模型可接受的格式。
5. 生成文本:使用模型的generate方法生成文本。
6. 解碼生成的文本:使用分詞器的decode方法將生成的token解碼為可讀文本。
7. 打印或使用生成的文本:將生成的文本輸出到控制檯或在應用程序中使用。
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