MyanmarGPT

MyanMargpt - Mianmar Gerative Pretred Transerer

O primeiro e maior idioma birmaneses utilizável GPT em Mianmar

• Livre para usar e de código aberto
• Leve e preciso
• Birmês + Idiomas Internacionais (total de 61 idiomas)
• E é incrível!

Myanmargpt é o primeiro e maior idioma birmaneses utilizável GPT em Mianmar, com fortes contribuições da comunidade. Foi criado por mim, Min Si Thu.

Esses dois modelos são treinados usando conjuntos de dados de propriedades privadas, limpadas manualmente por Min Si Thu.

Existem duas versões de Mianmargpt no momento, 2023 de dezembro.

• MyanMargpt - parâmetros 128 M
• MyanMargpt -Big - 1,42 B parâmetros

Estendido, lançado em 2024, 28 de janeiro.

• MyanMargpt -Chat - Parâmetros de 128 M

Lançado em 2024, 23 de fevereiro.

• MYANMARGPTX - mais rápido, leve e multiplataforma

Mianmargpt

Myanmargpt é 128 milhões de parâmetros do modelo de linguagem birmanesa. É muito leve e fácil de usar em todos os dispositivos.

Mianmargpt-Big

O MyanMargpt-Big é um modelo de 1,42 bilhão de parâmetros. É um LLM de nível empresarial para a linguagem birmanesa, principalmente e outros idiomas. Atualmente suporta 61 idiomas.

Mianmargpt-Chat

Ajustado em Mianmargpt, modelo de resposta a perguntas para a língua birmanesa. Com o conhecimento de "uma breve história do mundo"

Como usar - Tutorial sobre a construção de MyanMargpt -Chat na máquina local

MyanMargptx

Ajustado no MyanMargpt-Chat, modelo de resposta a perguntas para o idioma birmaneses. Modelo disponível mais rápido, leve e multiplataforma.

Como usar MyanMargpt e MyanMargpt-Big

Instale o Hugging Face Transformer

pip install transformers

Mianmargpt

 # 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 ))

Mianmargpt-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 ))

Sobre a entrevista de Mianmargpt com DVB

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Colaboradores

• Min Si Thu