SILMA Kashif v1.0：一个专门用于RAG任务的模型

隆重推出 SILMA Kashif 2B Instruct v1.0，这是SILMA Kashif 模型家族的最新成员，专门为检索增强生成（RAG）任务设计。

Kashif 擅长根据阿拉伯语和英语的上下文片段回答问题，使其成为用户的多功能工具。此外，该模型还能够执行实体提取任务。

SILMA Kashif 已被认定为表现最佳的小型/开放模型（在3-9亿参数范围内），基于我们创建的用于评估该模型的特殊基准：SILMA RAGQA 基准。

该模型基于强大的 Google Gemma 基础模型构建，拥有12k的上下文长度，并可在 Gemma 许可证下免费使用。

立即试用：https://huggingface.co/silma-ai/SILMA-Kashif-2B-Instruct-v1.0

模型技能和能力：

• 精通根据上下文回答阿拉伯语和英语问题
• 适应处理长短上下文
• 高效提供简洁和详细的答案
• 熟练解决复杂的数值问题
• 能够根据表格数据回答问题
• 擅长通过利用多个段落的信息来解决多跳问题
• 能够拒绝不准确的答案并提供更精确的响应
• 多功能地回答跨越金融、医疗、法律等各种领域的问题
• 具备理解和处理模糊上下文的能力
• 精通从文本中提取实体
• 能够处理多样化和复杂的提示

注意：SILMA Kashif 是一个专门模型，应仅在RAG设置中使用。