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frameworks:
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- Pytorch
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license: Apache License 2.0
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tasks:
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- fill-mask
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#model-type:
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##如 gpt、phi、llama、chatglm、baichuan 等
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#- gpt
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#domain:
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##如 nlp、cv、audio、multi-modal
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#- nlp
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#language:
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##语言代码列表 https://help.aliyun.com/document_detail/215387.html?spm=a2c4g.11186623.0.0.9f8d7467kni6Aa
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#- cn
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#metrics:
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##如 CIDEr、Blue、ROUGE 等
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#- CIDEr
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#tags:
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##各种自定义，包括 pretrained、fine-tuned、instruction-tuned、RL-tuned 等训练方法和其他
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#- pretrained
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#tools:
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##如 vllm、fastchat、llamacpp、AdaSeq 等
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#- vllm
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# TiLamb-7B（Tibetan Large Language Model Base）
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**TiLamb-7B** 是藏文大语言模型的基座模型，它使用了 26.43GB 的藏文语料，基于Meta发布的可商用大模型 LLaMA2-7B 模型，通过 LoRA 方法进行了增量预训练。该模型在 LLaMA2 的基础上扩展了词表，从原有的词表大小 32,000 扩充藏文词汇至 61,221 ，并对 LLaMA2-7B 原始模型的 embedding 和 lm_head 进行了均值扩充初始化。更多信息请访问 [TiLamb-7B GitHub 主页](https://github.com/NLP-Learning/TiLamb)。
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**重要说明**：
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- TiLamb-7B 是一个未经监督微调的基座模型，**不具备对话能力**。
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- 要进行藏文对话和藏文 NLP 下游任务的适配（已验证的任务包括藏文新闻分类、藏文实体关系分类、藏文机器阅读理解、藏文分词、藏文摘要、藏文问题回答和藏文问题生成），建议使用 [LLaMA-Factory](https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/tree/main) 框架进行微调。
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**使用须知**：
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- 本项目基于 Meta 发布的 LLaMA2-7B 模型开发，使用时请严格遵守 LLaMA2-7B 的开源许可协议。
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- 如果涉及使用第三方代码，请务必遵从相关的开源许可协议。
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- 模型生成的内容准确性可能受到计算方法、随机因素等的影响，因此，我们不对模型输出的准确性提供任何保证，也不会对使用相关资源和输出结果产生的任何损失承担责任。
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- 如果将相关模型用于商业用途，开发者应遵守当地法律法规，确保模型输出内容的合规性。本项目不对任何由此衍生的产品或服务承担责任。
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**下载模型**：
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- 通过以下 git clone 命令或者 ModelScope SDK 来下载模型：
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SDK下载
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```bash
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#安装ModelScope
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pip install modelscope
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```
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```python
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#SDK模型下载
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from modelscope import snapshot_download
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model_dir = snapshot_download('YoLo2000/TiLamb-7B')
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```
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Git下载
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```
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#Git模型下载
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git clone https://www.modelscope.cn/YoLo2000/TiLamb-7B.git
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```
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<p style="color: lightgrey;">如果您是本模型的贡献者，我们邀请您根据<a href="https://modelscope.cn/docs/ModelScope%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A5%E5%85%A5%E6%B5%81%E7%A8%8B%E6%A6%82%E8%A7%88" style="color: lightgrey; text-decoration: underline;">模型贡献文档</a>，及时完善模型卡片内容。</p> |