Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 12,9 млрд
Размер весов: 26 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 24 янв 2024

Ссылки

Hugging Face

LLAMA-2-13b-ko-Y24_v2.0

AIdenU

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Корейская текстовая генеративная модель на базе Llama 2 с 12,9 млрд параметров для генерации текста.

30скачиваний 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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_v2.0 — текстовая генеративная модель на архитектуре Llama 2, разработанная на основе meta-llama/Llama-2-13b-hf. Она предназначена для генерации текста на корейском языке. Модель содержит 12,9 млрд параметров, использует формат PyTorch и имеет контекстное окно 4096 токенов.

Модель подойдёт для генерации корейского текста и диалоговых сценариев на его основе. Репозиторий указывает лицензию Apache-2.0. Подробности обучения, оценок качества и конкретные ограничения в доступных материалах не приведены.

Сценарии применения

генерация текста на корейском языке
черновики и продолжение корейских текстов
ответы в простых диалогах на корейском

Ограничения

В предоставленных материалах нет результатов оценки качества или подробного описания обучения. Контекстное окно ограничено 4096 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

BaseModel

meta-llama/Llama-2-13b-hf

Model Generation

from transforemrs import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("AIdenU/LLAMA-2-13b-ko-Y24_v2.0", device_map="auto")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("AIdenU/LLAMA-2-13b-ko-Y24_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: fce6787