metadata
license: apache-2.0
datasets:
- Ericu950/Papyri_1
base_model:
- meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct
library_name: transformers
tags:
- papyrology
- epigraphy
- philology
Papy_1_Llama-3.1-8B-Instruct_date
This is a fine-tuned version of the Llama-3.1-8B-Instruct model, specialized in assigning a date to Greek documentary papyri. On a test set of 1,856 unseen papyri, its predictions were, on average, 21.7 years away from the actual date spans.
Usage
To run the model, use the following code:
import json
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, LlamaForCausalLM
import torch
papyrus_edition = """
ετουσ τεταρτου αυτοκρατοροσ καισαροσ ουεσπασιανου σεβαστου ------------------
ομολογει παυσιριων απολλωνιου του παuσιριωνοσ μητροσ ---------------τωι γεγονοτι αυτωι
εκ τησ γενομενησ και μετηλλαχυιασ αυτου γυναικοσ -------------------------
απο τησ αυτησ πολεωσ εν αγυιαι συγχωρειν ειναι ----------------------------------
--------------------σ αυτωι εξ ησ συνεστιν ------------------------------------
----τησ αυτησ γενεασ την υπαρχουσαν αυτωι οικιαν ------------
------------------ ---------καὶ αιθριον και αυλη απερ ο υιοσ διοκοροσ --------------------------
--------εγραψεν του δ αυτου διοσκορου ειναι ------------------------------------
---------- και προ κατενγεγυηται τα δικαια --------------------------------------
νησ κατα τουσ τησ χωρασ νομουσ· εαν δε μη ---------------------------------------
υπ αυτου τηι του διοσκορου σημαινομενηι -----------------------------------ενοικισμωι του
ημισουσ μερουσ τησ προκειμενησ οικιασ --------------------------------- διοσκοροσ την τουτων αποχην
---------------------------------------------μηδ υπεναντιον τουτοισ επιτελειν μηδε
------------------------------------------------ ανασκευηι κατ αυτησ τιθεσθαι ομολογιαν μηδε
----------------------------------- επιτελεσαι η χωρισ του κυρια ειναι τα διομολογημενα
παραβαινειν, εκτεινειν δε τον παραβησομενον τωι υιωι διοσκορωι η τοισ παρ αυτου καθ εκαστην
εφοδον το τε βλαβοσ και επιτιμον αργυριου δραχμασ 0 και εισ το δημοσιον τασ ισασ και μηθεν
ησσον· δ -----ιων ομολογιαν συνεχωρησεν·
"""
model_id = "Ericu950/Papy_1_Llama-3.1-8B-Instruct_date"
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
device_map="auto",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
generation_pipeline = pipeline(
"text-generation",
model=model,
tokenizer=tokenizer,
device_map="auto",
)
system_prompt = "Date this papyrus fragment to an exact year!"
input_messages = [
{"role": "system", "content": system_prompt},
{"role": "user", "content": papyrus_edition},
]
terminators = [
tokenizer.eos_token_id,
tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]
outputs = generation_pipeline(
input_messages,
max_new_tokens=4,
num_beams=20,
num_return_sequences=1,
early_stopping=True,
)
beam_contents = []
for output in outputs:
generated_text = output.get('generated_text', [])
for item in generated_text:
if item.get('role') == 'assistant':
beam_contents.append(item.get('content'))
real_response = "71 or 72 AD"
print(f"Year: {real_response}")
for i, content in enumerate(beam_contents, start=1):
print(f"Suggestion {i}: {content}")
You should get this output:
Year: 71 or 72 AD
Suggestion 1: 71