MyanmarGPT

緬甸 - 緬甸生成驗證的變壓器

緬甸的最初和最大的可用緬甸語言GPT

• 免費使用和開源
• 輕巧和準確
• 緬甸 +國際語言（總共61種語言）
• 而且，太棒了！

Myanmargpt是緬甸最大的最大可用緬甸語言，具有強大的社區貢獻。它是由我創建的，Min si thu。

這兩個模型通過使用Min Si Thu手動清潔的私有財產數據集進行了培訓。

目前，2023年12月有兩個版本的緬甸。

• 緬甸-128 M參數
• Myanmargpt -big -1.42 B參數

擴展，於2024年1月28日發行。

• Myanmargpt -Chat -128 M參數

2024年2月23日發行。

• Myanmargptx-更快，輕巧和倍增圖

緬甸

Myanmargpt是1.28億參數緬甸語言模型。在所有設備上都非常輕巧且易於使用。

緬甸槍

Myanmargpt-big是14.2億個參數多語言模型。它是緬甸語言和其他語言的企業級別LLM。目前支持61種語言。

緬甸-Chat

在緬甸，對緬甸語言的問題回答模型進行了微調。隨著“世界短暫歷史”的了解

如何使用 - 在本地機器上構建緬甸茶的教程

緬甸

在緬甸聊天中進行了微調，對緬甸語言的問答模型進行了微調。更快，輕巧和多平台可用模型。

如何使用Myanmargpt和Myanmargpt-big

安裝擁抱面孔變壓器

pip install transformers

緬甸

 # 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 ))

緬甸槍

 # 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 ))

關於DVB的緬甸訪談

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貢獻者

• 最小si thu