Бахаса-4b продолжает обучение на базе qwen-4b с использованием 10 миллиардов высококачественных текстов на индонезийском языке. Для индонезийских задач модель превосходит некоторые модели 4b и даже 7b. Эта модель предназначена для различных задач НЛП, требующих понимания и создания индонезийского языка. Он подходит для таких приложений, как ответы на вопросы, анализ настроений, обобщение документов и многое другое. Bahasa-4b был обучен на 10 миллиардах подмножеств индонезийских данных из собранного пула в 100 миллиардов. В следующей таблице показана производительность Bahasa-4b по сравнению с моделями Sailor_4b и Mistral-7B-v0.1 в нескольких тестах: Эти данные показывают, что Bahasa-4b постоянно превосходит модель Sailor_4b в различных задачах на индонезийском языке, демонстрируя улучшение показателей EM (точное совпадение) и F1 в различных наборах данных, и конкурирует с моделью Mistral-7B-v0.1.
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: Bahasalab
Теги: qwen2, conversational, id, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 6 | Загрузок: 6
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
