metadata

license: mit
language:
  - en
  - ro
base_model:
  - LLMLit/LLMLit
tags:
  - LLMLiT
  - Romania
  - LLM
datasets:
  - LLMLit/LitSet
metrics:
  - accuracy
  - character
  - code_eval

LLMLit – Model Card

📌 High-performance multilingual LLM for English & Romanian NLP tasks

🔗 LLMLit on Hugging Face
🔗 LitSeekR1 on Hugging Face

🔍 Quick Summary

LLMLit este un model de limbaj mare (LLM) performant, multilingv, optimizat din Meta’s Llama 3.1 8B Instruct. Este conceput pentru task-uri NLP în limba engleză și română, având capacități avansate de urmărire a instrucțiunilor, înțelegere contextuală și generare de conținut precis.

📌 Model Details

🔹 Descriere: LLMLit poate fi utilizat pentru generare de conținut, sumarizare, răspuns la întrebări și multe altele.
🔹 Fine-tuning: Modelul a fost antrenat pentru adherarea la instrucțiuni de înaltă calitate și o mai bună înțelegere a contextului.
🔹 Utilizatori țintă: Dezvoltatori, cercetători și companii care au nevoie de soluții NLP fiabile.

Caracteristici	Detalii
🏢 Dezvoltat de	PyThaGo.AI Development Team
💰 Finanțare	Contribuții open-source & sponsori privați
🌍 Limbaje	Engleză (en), Română (ro)
🏷 Licență	MIT
🔗 Model de bază	`meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct`
📂 Resurse	GitHub Repository / Paper: To be published
🚀 Demo	Coming Soon

Coming Soon: Modele de Generare Imagine și Video 🎨🎬

Modelele de generare imagine și video sunt pe cale să fie lansate! Așteaptă-te la posibilități creative nelimitate. Iată modelele ce vor fi disponibile curând:

Model	Descriere	Status	Data estimată
LitImage	Generare de imagini detaliate pe baza de text	Coming Soon	Martie 2025
LitVideo	Creare de clipuri video pe baza descrierilor textuale	Coming Soon	Aprilie 2025
LitArt	Transformă pozele în opere de artă (stil artistic)	Coming Soon	Mai 2025
LitAgent	Creare unui agent de browser folosind AI	Coming Soon	Iunie 2025
LitWave	Generare de video pe bază de muzică și text	Coming Soon	Iulie 2025

🎥 Transformă-ți ideile în realitate! Modelele noastre de generare îți vor permite să creezi imagini și video într-un mod rapid și inovator!

💡 Utilizări principale

✅ Utilizare directă

LLMLit poate fi aplicat la:
✔️ Generarea de răspunsuri asemănătoare celor umane
✔️ Traducere între engleză și română
✔️ Sumarizarea articolelor, rapoartelor și documentelor
✔️ Răspuns la întrebări complexe cu sensibilitate la context

🚀 Utilizare avansată (fine-tuning & integrare)

LLMLit poate fi optimizat pentru:
🗨️ Chatboți & asistenți virtuali
📚 Instrumente educaționale bilingve
⚖️ Analiza documentelor legale/medicale
🛒 Automatizare în e-commerce & suport clienți

❌ Utilizări nerecomandate

⛔ Aplicații neetice (dezinformare, manipulare)
⛔ Luarea deciziilor critice fără supervizare umană
⛔ Task-uri care necesită performanță în timp real

⚠️ Bias, Riscuri și Limitări

🔍 Bias: Modelul poate reflecta bias-urile existente în datele de antrenament.
⚠️ Riscuri: Poate genera informații inexacte sau neconforme.
📌 Limitări:

Performanța depinde de calitatea prompturilor.
Înțelegere limitată a domeniilor foarte tehnice sau de nișă.

🔹 Recomandări:
✔️ Revizuirea output-ului pentru aplicații sensibile.
✔️ Fine-tuning pentru sarcini specifice pentru minimizarea riscurilor.

🚀 Cum să începi cu LLMLit

Pentru a utiliza LLMLit, instalează librăriile necesare și încarcă modelul:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# Încarcă modelul și tokenizer-ul
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct")

# Generează text
inputs = tokenizer("Your prompt here", return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)

📌 Ghid de Instalare: LM Studio + LLMLit pe Windows

🔹 1. Instalarea LM Studio

LM Studio este o aplicație desktop care permite descărcarea și rularea locală a modelelor LLM.

🖥️ Pasul 1: Descarcă și instalează LM Studio

1️⃣ Mergi la site-ul oficial:
🔗 LM Studio Download

2️⃣ Descarcă versiunea pentru Windows și instalează aplicația.

3️⃣ După instalare, deschide LM Studio.

🔹 2. Descărcarea și Instalarea LLMLit

Pentru a folosi LLMLit, trebuie să descarci modelul de pe Hugging Face.

🖥️ Pasul 2: Adăugarea Modelului în LM Studio

1️⃣ Deschide LM Studio și mergi la tab-ul "Model Catalog".

2️⃣ Caută modelul LLMLit manual sau folosește acest link pentru descărcare:
🔗 LLMLit pe Hugging Face

3️⃣ Copiază linkul modelului și introdu-l în LM Studio → "Download Custom Model".

4️⃣ Alege locația unde vrei să salvezi modelul și începe descărcarea.

🔹 3. Configurarea și Rularea LLMLit

După ce ai descărcat modelul, trebuie să-l configurezi și să-l rulezi.

🖥️ Pasul 3: Setarea Modelului

1️⃣ Mergi la "Local Models" în LM Studio.

2️⃣ Selectează LLMLit-0.2-8B-Instruct din listă.

3️⃣ Apasă "Launch" pentru a începe rularea modelului.

🔹 4. Interacțiunea cu LLMLit

După ce modelul este activ, poți începe să-l folosești în LM Studio.

1️⃣ Folosește interfața LM Studio pentru a trimite mesaje direct modelului.

2️⃣ Pentru integrare în Python, instalează ollama și folosește următorul script:

import ollama

response = ollama.chat(model='llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct', 
                       messages=[{'role': 'user', 'content': 'Salut, cum pot folosi LLMLit?'}])

print(response['message']['content'])

🔹 5. Optimizarea Performanței

Pentru a rula LLMLit mai eficient pe Windows:
✅ Activează GPU Acceleration dacă ai placă video compatibilă.
✅ Folosește modele mai mici, dacă sistemul tău nu are suficient RAM.
✅ Optimizează parametrii modelului din setările LM Studio pentru un echilibru între viteză și precizie.

🎉 Gata! Acum ai LM Studio + LLMLit instalat pe Windows și gata de utilizare! 🚀

🖥️Iată o documentație simplă și clară despre cum să instalezi Ollama și să rulezi LLMLit de pe Hugging Face.

📌 Ghid de Instalare: Ollama + LLMLit

🔹 Pasul 1: Instalarea Ollama

Ollama este un framework ușor pentru rularea modelelor LLM (Large Language Models) local.

🖥️ Pentru macOS & Linux

1️⃣ Deschide un terminal și rulează:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

2️⃣ Repornește terminalul pentru a aplica modificările.

🖥️ Pentru Windows (Necesită WSL2)

1️⃣ Activează WSL2 și instalează Ubuntu:

Deschide PowerShell ca administrator și rulează:

wsl --install

Repornește computerul.

2️⃣ Instalează Ollama în WSL2:

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

3️⃣ Verifică dacă Ollama este instalat corect:

ollama

Dacă apare meniul de utilizare, instalarea a fost realizată cu succes! 🎉

🔹 Pasul 2: Instalarea LLMLit de pe Hugging Face

LLMLit poate fi descărcat și rulat în Ollama folosind comanda ollama pull.

1️⃣ Deschide un terminal și rulează:

ollama pull llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct

2️⃣ Verifică dacă modelul a fost instalat:

ollama list

Ar trebui să vezi LLMLit în lista de modele disponibile. ✅

🔹 Pasul 3: Rularea LLMLit în Ollama

După instalare, poți începe să interacționezi cu LLMLit astfel:

ollama run llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct

Aceasta va deschide o sesiune locală unde poți discuta cu modelul. 🤖

Pentru a trimite un prompt personalizat:

ollama run llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct "Salut, cum pot folosi LLMLit?"

🔹 Pasul 4: Utilizarea LLMLit în Python

Dacă vrei să integrezi LLMLit într-un script Python, instalează librăria necesară:

pip install ollama

Apoi, creează un script Python:

import ollama

response = ollama.chat(model='llmlit/LLMLit-0.2-8B-Instruct', messages=[{'role': 'user', 'content': 'Cum funcționează LLMLit?'}])
print(response['message']['content'])

🚀 Gata! Acum ai Ollama + LLMLit instalat și pregătit de utilizare local!😊

🔗 Mai multe detalii: LLMLit on Hugging Face 🚀

Coming Soon! 🚀

Noua funcționalitate va fi disponibilă curând! Fii pregătit să explorezi opțiuni personalizate pentru aplicațiile tale. Iată o privire asupra parametrilor ce urmează să fie integrați:

Parametru	Descriere	Status	Data estimată
Low-Code Builder	Construiește aplicații fără a scrie mult cod	Coming Soon	Martie 2025
AI Integration	Integrare completă cu modelele AI	Coming Soon	Aprilie 2025
Voice Control	Suport complet pentru comenzi vocale	Coming Soon	Mai 2025
RAG Support	Generare augmentată prin recuperare	Coming Soon	Iunie 2025
Teme si Agenti	Theme si Chatbots multi-AI pentru asistență și suport	Coming Soon	Iunie 2025
🔧 Rămâi conectat! Detaliile suplimentare vor fi disponibile foarte curând!

Alătură-te Comunității PyThaGo.AI! 🚀

Suntem încântați să îți prezentăm PyThaGo.AI, o comunitate vibrantă dedicată inovației și colaborării în domeniul inteligenței artificiale! Dacă ești un dezvoltator pasionat de AI și vrei să contribui la proiecte open-source care vor transforma viitorul tehnologiei, te invităm să te alături echipei noastre.

Proiectele noastre sunt deschise oricui dorește să contribuie, de la dezvoltatori experimentați până la începători care doresc să învețe și să crească împreună cu noi. Alătură-te astăzi și ajută-ne să construim următoarele inovații AI!

Iată câteva dintre proiectele noastre la care poți contribui:

Proiect	Descriere	Link
AgentWeb-ui	Interacțiune directă cu LLMLit prin web simplu	GitHub
ChatLit	Chatbot multi-AI pentru suport și asistență	GitHub
Morphic	Platformă flexibilă pentru aplicații AI	GitHub
Bolt.new	Aplicație rapidă pentru integrarea agenților AI	GitHub
LibreChat	Chatbot multi-AI, perfect pentru integrare scalabilă	GitHub
Langflow	Platformă low-code pentru aplicații personalizate	GitHub
NextChat	Aplicație de conversație cross-platform	GitHub
VoiceLit	Suport complet pentru interacțiune vocală	GitHub
Plandex	Planificator AI pentru gestionarea sarcinilor	GitHub
Web-llm-chat	Run LLMLit direct în browser pentru performanță maximă	GitHub

🚀 Fii parte din revoluția AI! Începe să contribui astăzi la dezvoltarea unora dintre cele mai interesante proiecte open-source din domeniul AI și hai să construim împreună un viitor mai inteligent!

Multe surprize în viitor! 🎁✨ Suntem super entuziasmați să vă anunțăm că, în curând, vom adăuga multe freebies și documentație detaliată pentru toți dezvoltatorii care vor să învețe și să colaboreze cu noi! 📚🎉

🔧 Ce vei găsi?

Resurse gratuite pentru proiectele tale 💡 Ghiduri și tutoriale pas cu pas 📘 Exemple de cod și șabloane utile 📝 🌍 Rămâi conectat pentru a descoperi toate aceste resurse care te vor ajuta să îți duci proiectele la următorul nivel!

Retrieval-Augmented Generation (RAG) folosind modelul LLMLit disponibil pe Hugging Face. RAG combină căutarea informațiilor relevante cu generarea de texte pentru a produce răspunsuri mai precise. Vom utiliza Hugging Face pentru a integra acest model și vom folosi o bază de date externă pentru a face interogări și a îmbogăți răspunsurile generate de modelul LLMLit.

Pași pentru implementarea RAG cu LLMLit pe Hugging Face 🚀

1. Instalarea pachetelor necesare 🛠️

În primul rând, trebuie să instalezi librăriile necesare pentru a lucra cu Hugging Face și LLMLit. Poți face acest lucru folosind pip:

pip install transformers datasets faiss-cpu

transformers este pachetul care ne permite să interacționăm cu modelele de la Hugging Face.
datasets ne ajută să gestionăm datele externe pentru căutare.
faiss-cpu este opțional, dar îl recomandăm pentru căutarea vectorială rapidă a documentelor.

2. Încărcarea modelului LLMLit de pe Hugging Face 🔄

Acum, putem încarcă modelul LLMLit folosind Hugging Face:

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

# Încărcăm modelul LLMLit și tokenizer-ul
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("LLMLit/LLMLit")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("LLMLit/LLMLit")

3. Configurarea bazei de date de documente 🔍

Pentru a folosi RAG, avem nevoie de o sursă externă de documente pentru a recupera informațiile relevante. În exemplul de față, vom folosi FAISS pentru căutarea rapidă a documentelor. Începe prin a crea un index FAISS:

import faiss
import numpy as np

# Crearea unui set de documente fictive
documents = [
    "LLMLit este un model puternic de procesare a limbajului natural.",
    "RAG combină generarea de texte cu căutarea de informații externe.",
    "Hugging Face oferă o platformă excelentă pentru modelele AI.",
    "FAISS este un tool de căutare vectorială rapidă pentru baze de date mari."
]

# Tokenizare și crearea vectorilor pentru documente
embedding_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")

def encode_documents(documents):
    embeddings = []
    for doc in documents:
        inputs = tokenizer(doc, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
        with torch.no_grad():
            embeddings.append(embedding_model(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1).numpy())
    return np.vstack(embeddings)

document_vectors = encode_documents(documents)

# Crearea indexului FAISS
index = faiss.IndexFlatL2(document_vectors.shape[1])  # Distanta L2
index.add(document_vectors)

4. Căutarea celor mai relevante documente 🔍

Acum, putem folosi FAISS pentru a căuta documentele cele mai relevante pe baza întrebării utilizatorului:

def retrieve_documents(query, top_k=3):
    query_vector = encode_documents([query])  # Încodifică întrebarea
    distances, indices = index.search(query_vector, top_k)  # Căutăm cele mai apropiate documente
    return [documents[i] for i in indices[0]]

# Exemplu de interogare
query = "Cum se folosește RAG în aplicațiile AI?"
relevant_documents = retrieve_documents(query)
print(relevant_documents)

5. Generarea răspunsului folosind LLMLit 📝

Acum că avem documentele relevante, le putem utiliza pentru a genera un răspuns contextului întrebării. Vom adăuga aceste documente la promptul nostru pentru LLMLit:

def generate_answer(query, documents):
    context = " ".join(documents)  # Adăugăm documentele relevante ca și context
    prompt = f"Întrebare: {query}\nContext: {context}\nRăspuns:"

    # Tokenizarea promptului
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)

    # Generarea răspunsului
    outputs = model.generate(inputs['input_ids'], max_length=200, num_beams=5, early_stopping=True)
    answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return answer

# Generarea răspunsului final
answer = generate_answer(query, relevant_documents)
print(answer)

6. Rezultatul final 🎯

În acest moment, ai un sistem complet RAG care combină căutarea de documente externe cu generarea de text utilizând LLMLit. Modelul va căuta informațiile relevante în documentele tale și va genera un răspuns informativ și precis.

Concluzie 🌟

Implementarea RAG folosind LLMLit îmbunătățește semnificativ calitatea răspunsurilor oferite de modele de limbaj, deoarece acestea pot accesa o bază de date externă pentru a obține informații mai precise și mai detaliate. Utilizând Hugging Face și librăriile precum FAISS, poți construi un sistem puternic de întrebări și răspunsuri bazat pe RAG.

🔗 Pentru a experimenta cu LLMLit și pentru mai multe informații, vizitează pagina oficială Hugging Face a modelului LLMLit.

Sper că acest ghid îți va fi de ajutor! 😊

Așteptăm cu nerăbdare să lucrăm împreună și să facem pași mari în dezvoltarea AI-ului! 🌍✨