Views
No views yet
el-llama-smol aims to be the first in a series of LLMs trained mostly in Greek corpora. The model is a small (1bn parameters) version of LLama, with the following configuration.1{
2 "architectures": ["LLaMAForCausalLM"],
3 "bos_token_id": 0,
4 "eos_token_id": 1,
5 "hidden_act": "silu",
6 "hidden_size": 2048,
7 "intermediate_size": 5461,
8 "initializer_range": 0.02,
9 "max_sequence_length": 1024,
10 "model_type": "llama",
11 "num_attention_heads": 32,
12 "num_hidden_layers": 24,
13 "pad_token_id": -1,
14 "rms_norm_eps": 1e-06,
15 "transformers_version": "4.28.1",
16 "use_cache": true,
17 "vocab_size": 22000
18}galore_adamw8bit_per_layer optimizer by Zhao et. al [1] and a context size of 1024 tokens.1
2from transformers import pipeline
3pipe = pipeline("text-generation", model="Konstantinos/el_llama_smol")
4
5set_seed(1)
6prompt = """Η Ιαπωνία έχει μια ιστορία που ξεκινά πριν από χιλιάδες χρόνια.
7Οι επιστήμονες πιστεύουν πως οι Ιάπωνες ως ενιαίο σύνολο προέρχονται από πολλές ομάδες,
8οι οποίες μετανάστευσαν στα νησιά από άλλα σημεία της Ασίας, στα οποία περιλαμβάνονται """
9
10ret = pipe(prompt, do_sample=True, top_k=20, temperature=0.85, max_new_tokens=110)1
2from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
3
4tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Konstantinos/el_llama_smol")
5model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Konstantinos/el_llama_smol")