LLaMAntino-2-7b-hf-ITA

LLaMAntino-2-7b-hf-ITA 项目介绍

LLaMAntino-2-7b-hf-ITA项目是一个大型语言模型（LLM）项目，特别为意大利语环境进行了优化。此模型是LLaMA 2的改进版，旨在为意大利自然语言处理（NLP）研究人员提供一个用于自然语言生成任务的基础模型。

项目背景

LLaMAntino-2-7b-hf-ITA模型是由一组研究人员开发的，他们包括Pierpaolo Basile、Elio Musacchio、Marco Polignano、Lucia Siciliani、Giuseppe Fiameni以及Giovanni Semeraro。该项目得到了PNRR项目“FAIR - 未来人工智能研究”的资金支持，使用Leonardo超级计算机进行训练和开发。

模型特点

• 模型类型: LLaMA 2
• 支持语言: 意大利语
• 许可证: Llama 2 社区许可证
• 训练数据: 使用QLora方法，通过clean_mc4_it medium数据集训练

使用指南

以下是如何开始使用该模型的示例代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "swap-uniba/LLaMAntino-2-7b-hf-ITA"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

prompt = "Scrivi qui un possibile prompt"

input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
outputs = model.generate(input_ids=input_ids)

print(tokenizer.batch_decode(outputs.detach().cpu().numpy()[:, input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)[0])

如果在加载模型时遇到问题，可以尝试以量化的方式加载：

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id, load_in_8bit=True)

注意: 上述模型加载策略需要使用到bitsandbytes和accelerate库。

参考引用

如果在您的研究中使用了此模型，请引用以下参考文献：

@misc{basile2023llamantino,
      title={LLaMAntino: LLaMA 2 Models for Effective Text Generation in Italian Language}, 
      author={Pierpaolo Basile and Elio Musacchio and Marco Polignano and Lucia Siciliani and Giuseppe Fiameni and Giovanni Semeraro},
      year={2023},
      eprint={2312.09993},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}

请注意，Llama 2 许可证遵循 LLAMA 2 社区许可证，版权所有 © Meta Platforms, Inc. 所有权利保留。更多信息请参阅许可证。