fibonacciai / fibonacci-2-9b

مدل Fibonacci-2-9b

https://www.youtube.com/watch?v=ATD_LL_QB4E

https://fibonacci.monster/

معرفی

مدل Fibonacci-2-9b یک مدل زبانی بزرگ (LLM) مبتنی بر معماری Gemma2 است که با ۹٫۲۴ میلیارد پارامتر طراحی شده است. این مدل برای انجام وظایف مرتبط با پردازش زبان طبیعی (NLP) و مکالمات متنی بهینه‌سازی شده است.

ویژگی‌ها

• معماری: Gemma2
• تعداد پارامترها: ۹٫۲۴ میلیارد
• فرمت‌ها: GGUF با پشتیبانی از 4-bit (Q4_K_M)، 5-bit (Q5_K_M)، 8-bit (Q8_0)، و 16-bit (F16)
• مجوز استفاده: MIT

کاربردها

• تولید متن: ایجاد متون خلاقانه و متنوع
• پاسخ به سؤالات: ارائه پاسخ‌های دقیق به پرسش‌های کاربران
• ترجمه ماشینی: ترجمه متون بین زبان‌های مختلف
• تحلیل احساسات: شناسایی احساسات موجود در متون

نحوه استفاده

برای استفاده از این مدل، می‌توانید از کتابخانه‌های مختلفی مانند transformers هاگینگ فیس استفاده کنید. در زیر یک نمونه کد برای بارگذاری و استفاده از مدل آورده شده است:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-2-9b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-2-9b")

input_text = "سلام! چطور می‌توانم به شما کمک کنم؟"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(response)
منابع
صفحه مدل در هاگینگ فیس

مستندات هاگینگ فیس

مشارکت
ما از مشارکت‌های شما استقبال می‌کنیم! اگر پیشنهادی برای بهبود مدل دارید یا باگ‌هایی را مشاهده کرده‌اید، لطفاً از طریق Issues با ما در میان بگذارید.

مجوز
این مدل تحت مجوز MIT منتشر شده است. برای اطلاعات بیشتر، فایل LICENSE را مشاهده کنید.




# Fibonacci-2-9b Model

![Model Logo](https://huggingface.co/front/assets/huggingface_logo.svg)

## Introduction

The **Fibonacci-2-9b** is a large language model (LLM) based on the Gemma2 architecture, designed with 9.24 billion parameters. This model is optimized for natural language processing (NLP) tasks and textual conversations.

## Features

- **Architecture:** Gemma2
- **Number of Parameters:** 9.24 billion
- **Formats:** GGUF supporting 4-bit (Q4_K_M), 5-bit (Q5_K_M), 8-bit (Q8_0), and 16-bit (F16)
- **License:** MIT

## Applications

- **Text Generation:** Creating creative and diverse texts
- **Question Answering:** Providing accurate responses to user inquiries
- **Machine Translation:** Translating texts between different languages
- **Sentiment Analysis:** Identifying sentiments present in texts

## Usage

To use this model, you can utilize various libraries such as Hugging Face's `transformers`. Below is a sample code to load and use the model:

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-2-9b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-2-9b")

input_text = "Hello! How can I assist you today?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(response)
Resources
Model Page on Hugging Face

Hugging Face Documentation

Contribution
We welcome your contributions! If you have suggestions for improving the model or have identified any bugs, please share them with us through the Issues section.

License
This model is released under the MIT License. For more information, see the LICENSE file.




# نموذج Fibonacci-2-9b

![شعار النموذج](https://huggingface.co/front/assets/huggingface_logo.svg)

## المقدمة

نموذج **Fibonacci-2-9b** هو نموذج لغة كبير (LLM) يعتمد على بنية Gemma2، تم تصميمه بـ 9.24 مليار معلمة. هذا النموذج مُحسّن لمهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والمحادثات النصية.

## الميزات

- **البنية:** Gemma2
- **عدد المعلمات:** 9.24 مليار
- **التنسيقات:** GGUF تدعم 4-بت (Q4_K_M)، 5-بت (Q5_K_M)، 8-بت (Q8_0)، و16-بت (F16)
- **الترخيص:** MIT

## التطبيقات

- **توليد النصوص:** إنشاء نصوص إبداعية ومتنوعة
- **الإجابة على الأسئلة:** تقديم إجابات دقيقة لاستفسارات المستخدمين
- **الترجمة الآلية:** ترجمة النصوص بين لغات مختلفة
- **تحليل المشاعر:** تحديد المشاعر الموجودة في النصوص

## كيفية الاستخدام

لاستخدام هذا النموذج، يمكنك الاستفادة من مكتبات مختلفة مثل `transformers` من Hugging Face. فيما يلي مثال لتحميل واستخدام النموذج:

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-2-9b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-2-9b")

input_text = "مرحبًا! كيف يمكنني مساعدتك اليوم؟"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs
::contentReference[oaicite:0]{index=0}