Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5 Model

Introduction

The Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5 is a large language model (LLM) based on the LLaMA architecture, designed with 8.03 billion parameters. This model is optimized for natural language processing (NLP) tasks and textual conversations.

Features

• Architecture: LLaMA
• Number of Parameters: 8.03 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:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-1-EN-8b-chat.P1_5")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-1-EN-8b-chat.P1_5")

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)



**عربی:**

```markdown
# نموذج Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5

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

## المقدمة

نموذج **Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5** هو نموذج لغة كبير (LLM) يعتمد على بنية LLaMA، تم تصميمه بـ 8.03 مليار معلمة. هذا النموذج مُحسّن لمهام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والمحادثات النصية.

## الميزات

- **البنية:** LLaMA
- **عدد المعلمات:** 8.03 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-1-EN-8b-chat.P1_5")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-1-EN-8b-chat.P1_5")

input_text = "مرحبًا! كيف يمكنني مساعدتك اليوم؟"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(response)



# مدل Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5

![لوگوی مدل](https://huggingface.co./front/assets/huggingface_logo.svg)

## معرفی

مدل **Fibonacci-1-EN-8b-Chat.P1_5** یک مدل زبانی بزرگ (LLM) مبتنی بر معماری LLaMA است که با ۸٫۰۳ میلیارد پارامتر طراحی شده است. این مدل برای انجام وظایف مرتبط با پردازش زبان طبیعی (NLP) و مکالمات متنی بهینه‌سازی شده است.

## ویژگی‌ها

- **معماری:** LLaMA
- **تعداد پارامترها:** ۸٫۰۳ 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:

```python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-1-EN-8b-chat.P1_5")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("fibonacciai/fibonacci-1-EN-8b-chat.P1_5")

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)