Model Card for JMK001/gemma-3-270m-oig-transformers-merged

Un modèle Gemma-3-270M optimisé et fusionné, spécialement adapté pour le traitement de texte et la génération de contenu.

Model Details

Model Description

Ce modèle est une version optimisée de Gemma-3-270M qui a été fusionnée et fine-tunée sur des données d'instruction OIG (Open Instruction Generalist) pour améliorer ses capacités de compréhension et de génération de texte. Le modèle offre un bon équilibre entre performance et efficacité computationnelle.

Developed by: JMK
Funded by [optional]: OVerAI
Shared by [optional]: JMK
Model type: Transformer-based Language Model
Language(s) (NLP): Multilingue (dominante anglaise)
License: Custom (consulter la licence originale Gemma)
Finetuned from model [optional]: Gemma-3-270M

Model Sources [optional]

Repository: [Lien vers le dépôt GitHub si disponible]
Paper [optional]: [Gemma: Open Models Based on Gemini Research and Technology]
Demo [optional]: [Lien vers démo Hugging Face Spaces si disponible]

Uses

Direct Use

Génération de texte
Réponse à des questions
Rédaction de contenu
Assistance conversationnelle
Résumé de texte

Downstream Use [optional]

Chatbots spécialisés
Systèmes de support client
Outils d'aide à la rédaction
Applications éducatives
Analyse de sentiment

Out-of-Scope Use

Génération de contenu illégal ou nuisible
Conseils médicaux ou juridiques
Prise de décisions critiques
Désinformation
Contenu à caractère sexuel explicite

Bias, Risks, and Limitations

Comme tous les modèles de langue, ce modèle peut présenter des biais présents dans les données d'entraînement. Les limitations incluent :

Connaissance limitée aux événements postérieurs à la date d'entraînement
Possibilité de générer des informations inexactes
Sensibilité aux formulations des prompts
Biais culturels et linguistiques

Recommendations

Les utilisateurs doivent :

Vérifier les informations importantes générées par le modèle
Être conscients des limitations potentielles
Utiliser le modèle de manière éthique et responsable
Mettre en place des filtres de contenu appropriés

How to Get Started with the Model

Utilisez le code suivant pour commencer avec le modèle :

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

model_name = "JMK001/gemma-3-270m-oig-transformers-merged"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Génération de texte
input_text = "Explain the concept of machine learning:"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=200)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))