Model: proxectonos/Llama-3.1-Carballo
Author: proxectonos
Pipeline: text-generation
Library: transformers
Tags: transformers, safetensors, llama, text-generation, galician, Llama, gl, es, en, cat, pt, base_model:meta-llama/Llama-3.1-8B, base_model:finetune:meta-llama/Llama-3.1-8B, license:llama3.1, text-generation-inference, endpoints_compatible, deploy:azure, region:us
Base models (finetune): id: meta-llama/Llama-3.1-8B
Card metadata: language: gl, es, en, cat, pt
tags: galician, Llama
license: llama3.1
inference: parameters: top_k: 10
do_sample: yes
temperature: 0.4
widget: text: Traduce ao galego esta frase en inglés:
Inglés: "my sister is studying Biology at the university."
Galego: "a miña irmá está a estudar bioloxía na universidade."
----
Traduce ao galego esta frase en inglés:
Inglés: "You are working with my mother on a very interesting project."
Galego: "Estás a traballar coa miña nai nun proxecto moi interesante"
----
Traduce ao galego esta frase en inglés:
Inglés: "You have to fix the computer now"
Galego:
example_title: Translation, text: Responde á seguinte pregunta.
Pregunta: "Cal é a capital de Noruega?"
Resposta: "A capital de Noruega é Oslo."
----
Responde á seguinte pregunta.
Pregunta: "Cal é a moeda de Portugal"
Resposta: "A moeda de Portugal é o euro."
----
Responde á seguinte pregunta.
Pregunta: "Cal é a capital de Suecia?"
Resposta:
example_title: Question&Answering, text: Cualifica como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:
Texto: "Estou moi feliz"
Polaridade: Positivo
----
Cualifica como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:
Texto: "Non me gusta beber cervexa"
Polaridade: Negativo
----
Cualifica como Positivo ou Negativo o sentimento da seguinte frase:
Texto: "O meu pai detesta o seu traballo"
Polaridade: Negativo
----
Cualifica como Positivo ou Negativo  o sentimento da seguinte frase:
Texto: "Uxía desfruta xogando ao fútbol"
Polaridade: Positivo
----
Cualifica como Positivo ou Negativo  o sentimento da seguinte frase:
Texto: "O neno non está contento coas notas"
Polaridade:
example_title: Sentiment Analysis, text: Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto:
Texto: "Chámome Wolfgang e vivo en Berlin"
Entidades: Wolfgang:PER, Berlin:LOC
----
Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto:
Texto: "María e Miguel non teñen ningún problema"
Entidades: María:PER, Miguel:PER
----
Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto:
Texto: "O mellor de Barcelona é o bar do meu amigo Pablo"
Entidades: Pablo:PER, Barcelona:LOC
----
Extrae as entidades nomeadas do seguinte texto:
Texto: "Carlos comparte cuarto con Marc"
Entidades:
example_title: Name Entity Recognition (NER), text: A receita tradicional das filloas é
example_title: Filloas, text: O neno vivía preto de
example_title: O neno
base_model: meta-llama/Llama-3.1-8B
pipeline_tag: text-generation
library_name: transformers
Likes: 4 | All-time downloads: 7598
Created: 2024-09-17 11:33:53