MyanmarGPT

缅甸 - 缅甸生成验证的变压器

缅甸的最初和最大的可用缅甸语言GPT

• 免费使用和开源
• 轻巧和准确
• 缅甸 +国际语言（总共61种语言）
• 而且，太棒了！

Myanmargpt是缅甸最大的最大可用缅甸语言，具有强大的社区贡献。它是由我创建的，Min si thu。

这两个模型通过使用Min Si Thu手动清洁的私有财产数据集进行了培训。

目前，2023年12月有两个版本的缅甸。

• 缅甸-128 M参数
• Myanmargpt -big -1.42 B参数

扩展，于2024年1月28日发行。

• Myanmargpt -Chat -128 M参数

2024年2月23日发行。

• Myanmargptx-更快，轻巧和倍增图

缅甸

Myanmargpt是1.28亿参数缅甸语言模型。在所有设备上都非常轻巧且易于使用。

缅甸枪

Myanmargpt-big是14.2亿个参数多语言模型。它是缅甸语言和其他语言的企业级别LLM。目前支持61种语言。

缅甸-Chat

在缅甸，对缅甸语言的问题回答模型进行了微调。随着“世界短暂历史”的了解

如何使用 - 在本地机器上构建缅甸茶的教程

缅甸

在缅甸聊天中进行了微调，对缅甸语言的问答模型进行了微调。更快，轻巧和多平台可用模型。

如何使用Myanmargpt和Myanmargpt-big

安装拥抱面孔变压器

pip install transformers

缅甸

 # 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 ))

缅甸枪

 # 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 ))

关于DVB的缅甸访谈

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贡献者

• 最小si thu