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MyanmarGPT

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1.0.0

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Myanmargpt-ミャンマー生成前の前ored延トランス

ミャンマーで最初で最大の使用可能なビルマ語GPT

自由に使用でき、オープンソース
軽量で正確
ビルマ +国際言語（合計61言語）
そして、それは素晴らしいです！

Myanmargptは、ミャンマーで非常に最初で最大の使用可能なビルマ語GPTであり、コミュニティの強力な貢献があります。それは私によって作成されました、min si thu。

これらの2つのモデルは、私有地データセットを使用してトレーニングされ、min si thuによって手動でクリーニングされます。

現在、12月2023年にMyanmargptには2つのバージョンがあります。

myanmargpt -128 mパラメーター
myanmargpt -big -1.42 bパラメーター

拡張、2024年1月28日にリリースされました。

myanmargpt -chat -128 mパラメーター

2024年2月23日にリリースされました。

myanmargptx-より速く、軽量でマルチプラットフォーム

myanmargpt

Myanmargptは、1億2,800万のパラメータービルマ語モデルです。非常に軽量で、すべてのデバイスで使いやすいです。

myanmargpt-big

Myanmargpt-Bigは、14億2,000万回のパラメーターの多言語モデルです。これは、主にビルマ語や他の言語の企業レベルのLLMです。現在、61の言語をサポートしています。

myanmargpt-chat

Myanmargptで微調整された、ビルマ語の質問回答モデル。「世界の短い歴史」の知識を持って

使用方法 - ローカルマシンにmyanmargpt -chatの構築に関するチュートリアル

myanmargptx

Myanmargpt-chatで微調整された、ビルマ語の質問回答モデル。より速く、軽量でマルチプラットフォーム利用可能なモデル。

myanmargptとmyanmargpt-bigの使用方法

抱きしめるフェイストランスを取り付けます

pip install transformers

myanmargpt

 # Using Pipeline

from transformers import pipeline

pipe = pipeline ( "text-generation" , model = "jojo-ai-mst/MyanmarGPT" )
outputs = pipe ( "အီတလီ" , do_sample = False )
print ( outputs )

 # Using AutoTokenizer and CausalLM

import torch
from transformers import AutoTokenizer , AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer . from_pretrained ( "jojo-ai-mst/MyanmarGPT" )
model = AutoModelForCausalLM . from_pretrained ( "jojo-ai-mst/MyanmarGPT" )


input_ids = tokenizer . encode ( "ချစ်သား" , return_tensors = 'pt' )
output = model . generate ( input_ids , max_length = 50 )
print ( tokenizer . decode ( output [ 0 ], skip_special_tokens = True ))

myanmargpt-big

 # Using Pipeline

from transformers import pipeline

pipe = pipeline ( "text-generation" , model = "jojo-ai-mst/MyanmarGPT-Big" )
outputs = pipe ( "အီတလီ" , do_sample = False )
print ( outputs )

 # Using AutoTokenizer and CausalLM

import torch
from transformers import AutoTokenizer , AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer . from_pretrained ( "jojo-ai-mst/MyanmarGPT-Big" )
model = AutoModelForCausalLM . from_pretrained ( "jojo-ai-mst/MyanmarGPT-Big" )


input_ids = tokenizer . encode ( "ချစ်သား" , return_tensors = 'pt' )
output = model . generate ( input_ids , max_length = 50 )
print ( tokenizer . decode ( output [ 0 ], skip_special_tokens = True ))

DVBとのMyanmargptインタビューについて

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