Safetensors
French
English
llama

You need to agree to share your contact information to access this model

This repository is publicly accessible, but you have to accept the conditions to access its files and content.

Log in or Sign Up to review the conditions and access this model content.

image/jpeg

Llama 3.1-8B Fine-Tuned on African History QA

This repository hosts a fine-tuned version of the Llama 3.1-8B model, designed to answer questions related to African history.

Model Overview

This model builds on the meta-llama/Llama-3.1-8B base, fine-tuned with the Svngoku/africa-history-qa-20k dataset. It can understand and generate responses in both French and English, making it a versatile tool for exploring African history through question-and-answer interactions.

Key Features

  • Languages Supported: French and English.
  • Dataset: 20,000 QA pairs on African history.
  • Use Case: Ideal for educational and research purposes.

Intended Use & Limitations

The model aims to assist with queries about African history but may sometimes provide inaccurate or incomplete information. Users should cross-verify responses with authoritative sources, especially for critical use cases.

Fine-Tuning Process

  • Base Model: Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Reference.
  • Fine-Tuning Tools: Hugging Face Transformers and PEFT for efficient parameter tuning.

Performance Evaluation

The model was evaluated using the accuracy metric on a dedicated test set from the Svngoku/africa-history-qa-20k dataset.

How to Use

Here’s a quick start guide for using the model:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig
import torch

# Configure quantization
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_8bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype=torch.float32,
    bnb_4bit_use_double_quant=False,
    bnb_4bit_quant_type="nf4",
)

# Load the model and tokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "Svngoku/llama3.1-8B-Nomo", 
    quantization_config=quantization_config, 
    device_map='auto', 
    trust_remote_code=True
)

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Svngoku/llama3.1-8B-Nomo", trust_remote_code=True)

# Function to interact with the model
def chat_with_model(instruction, prompt):
    """Generate a response based on the instruction and prompt."""
    full_prompt = f"### Instruction: {instruction}\n### Prompt: {prompt}"
    input_ids = tokenizer(full_prompt, return_tensors="pt").input_ids
    generated_ids = model.generate(input_ids, max_new_tokens=500)
    return tokenizer.decode(generated_ids[0], skip_special_tokens=True)

# Example usage
instruction = "You are Nomo an expert african assistant specialized in African History. Your task is to provide concise, informative, and detailed responses to questions about African History."
prompt = """
Quelle est la conséquence de l'unité dans la commune soumission à la France en 1904 ?
{ "A": "Créer une situation nouvelle qui explique les différentes formes d'actions", "B": "Favoriser l'autonomie politique des grandes régions de l'île" }
"""

response = chat_with_model(instruction, prompt)
print(response)
### Instruction: You are Nomo an expert african assistant specialized in African History. Your task is to provide concise, informative, and detailed responses to questions about African History.
### Prompt: 
Quelle est la conséquence de l'unité dans la commune soumission à la France en 1904?
{ "A": "Créer une situation nouvelle qui explique les différentes formes d'actions", "B": "Favoriser l'autonomie politique des grandes régions de l'île" }
### Answer:
La bonne réponse est A : "Créer une situation nouvelle qui explique les différentes formes d'actions".

En 1904, la commune soumission à la France a entraîné l'unité de l'île, ce qui a créé une nouvelle situation qui a conduit à différentes formes d'actions. Cela a impliqué la mise en place d'un système administratif unique, l'élaboration d'une constitution commune, et la définition d'un projet politique commun pour l'île. Cette unité a également permis de coordonner les efforts pour lutter contre les menaces extérieures, telles que la colonisation allemande. En conséquence, les différentes régions de l'île ont pu travailler ensemble pour promouvoir leur intégrité et leur souveraineté. 

La réponse B est incorrecte car l'autonomie politique des grandes régions de l'île n'a pas été favorisée par la commune soumission à la France en 1904. En fait, l'unité créée par la commune soumission a conduit à une plus grande centralisation du pouvoir à l'échelle de l'île, plutôt qu'à une augmentation de l'autonomie des régions. 

Note: La commune soumission à la France en 1904 fait référence à l'acte par lequel l'île de Madagascar a décidé de se soumettre à la France, mettant fin à son statut d'État indépendant. Cet événement a eu des conséquences importantes pour la politique et l'administration de l'île, et a marqué le début d'une période de colonisation française en Madagascar.
Downloads last month
38
Safetensors
Model size
8.03B params
Tensor type
BF16
·
Inference API
Unable to determine this model's library. Check the docs .

Model tree for Svngoku/llama3.1-8B-Instruct-Nomo

Finetuned
(579)
this model
Quantizations
1 model

Datasets used to train Svngoku/llama3.1-8B-Instruct-Nomo