/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
26 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
19 фев 2024

LLAMA-2-13b-ko-Y24-DPO_v2.0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Корейская модель на базе LLaMA 2 с 12,9 млрд параметров для генерации текста.

59скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 мар 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

AIdenU/LLAMA-2-13b-ko-Y24-DPO_v2.0 — корейская языковая модель для генерации текста, разработанная на основе AIdenU/LLAMA-2-13b-ko-Y24_v2.0. Она относится к плотной архитектуре LLaMA 2 и содержит 12,9 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста на корейском языке; карточка указывает задачу text-generation.

Контекст модели составляет 4096 токенов. Веса доступны в формате PyTorch, лицензия — Apache-2.0. README называет базовую модель, но не приводит сведения о конкретных сценариях диалогового использования, качестве, обучающих данных или результатах оценки.

Сценарии применения

  • генерация текста на корейском языке
  • продолжение корейского текста по заданному началу
  • подготовка черновиков на корейском языке

Ограничения

В карточке нет данных об оценках качества и конкретных сценариях применения; контекст ограничен 4096 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

BaseModel

Model Generation

from transforemrs import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("AIdenU/LLAMA-2-13b-ko-Y24-DPO_v2.0", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("AIdenU/LLAMA-2-13b-ko-Y24-DPO_v2.0", use_fast=True)

systemPrompt = "당신은 유능한 AI입니다."
prompt = "지렁이도 밟으면 꿈틀하나요?"
outputs = model.generate(
  **tokenizer(
    f"[INST] <<SYS>>\n{systemPrompt}\n<</SYS>>\n\n{prompt} [/INST] ",
    return_tensors='pt'
  ).to('cuda'),
  max_new_tokens=256,
  temperature=0.2,
  top_p=1,
  do_sample=True
)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
ac66b94

0 моделей