TiLamb-7B（Tibetan Large Language Model Base）
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。
重要说明：
- TiLamb-7B 是一个未经监督微调的基座模型，不具备对话能力。
- 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 框架进行微调。
使用须知：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
下载模型：
- 通过以下 git clone 命令或者 ModelScope SDK 来下载模型：
SDK下载
#安装ModelScope
pip install modelscope
#SDK模型下载
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('YoLo2000/TiLamb-7B')
Git下载
#Git模型下载
git clone https://www.modelscope.cn/YoLo2000/TiLamb-7B.git
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