/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,2 млрд
Размер весов
6,4 ГБ
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-Rabbit-Ko-3B-Instruct
Опубликована
3 дек 2024

Llama-3.2-Rabbit-Ko-3B-Instruct-2412

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Диалоговая модель CarrotAI на базе Llama, дообученная для генерации ответов на корейском и английском языках.

38скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены6 дек 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 оценки6

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

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4358

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2928

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,4782

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,176

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3134

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3872

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

CarrotAI/Llama-3.2-Rabbit-Ko-3B-Instruct-2412 — диалоговая instruction-tuned языковая модель CarrotAI на архитектуре LlamaForCausalLM. Она дообучена на базе CarrotAI/Llama-3.2-Rabbit-Ko-3B-Instruct с помощью SFT и DPO, чтобы улучшить качество ответов с учётом предпочтений людей. Модель содержит 3,2 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; заявлены корейский и английский языки. Контекст составляет до 131 072 токенов.

Модель подходит для диалогов, ответов на вопросы и решения задач на корейском и английском языках. В README приведены результаты оценок на LogicKor, GSM8K, GSM8K-KO и Haerae, но они не гарантируют качество на других задачах. По данным карточки, веса доступны в формате safetensors, а лицензия указана как llama3.2. Разработчик предупреждает об ограничениях на сложных задачах, недостатке глубокой специализации, предвзятости и возможных галлюцинациях.

Сценарии применения

  • ведение диалогов на корейском языке
  • ответы на вопросы на корейском и английском языках
  • решение математических задач и задач на рассуждение
  • помощь с грамматикой и пониманием текста на корейском
  • генерация инструктивных ответов в приложениях на базе LLM

Ограничения

Модель ограничена в сложных задачах и не обладает глубокой экспертизой в отдельных предметных областях. Возможны предвзятые ответы и галлюцинации; результаты следует проверять.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image/webp

Model Description

Model Details

  • Name: Carrot Llama-3.2 Rabbit Ko 2412
  • Version: 3B Instruct
  • Base Model: CarrotAI/Llama-3.2-Rabbit-Ko-3B-Instruct
  • Languages: Korean, English
  • Model Type: Large Language Model (Instruction-tuned)

Training Process

본 모델은 다음과 같은 주요 훈련 단계를 거쳤습니다:

  1. SFT (Supervised Fine-Tuning)

    • 고품질 한국어 및 영어 데이터셋을 사용하여 기본 모델을 세부 조정
  2. DPO (Direct Preference Optimization)

    • 인간의 선호도를 직접적으로 반영하여 모델의 응답 품질 개선

Limitations

  • 3B 파라미터 규모로 인한 복잡한 작업에서의 제한적 성능
  • 특정 도메인에 대한 깊이 있는 전문성 부족
  • 편향성 및 환각 가능성

Ethics Statement

모델 개발 과정에서 윤리적 고려사항을 최대한 반영하였으나, 사용자는 항상 결과를 비판적으로 검토해야 합니다.

How to Use

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("CarrotAI/Llama-3.2-Rabbit-Ko-3B-Instruct-2412")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CarrotAI/Llama-3.2-Rabbit-Ko-3B-Instruct-2412")

Score

Performance Metrics

LogicKor

CategorySingle turnMulti turn
수학(Math)5.865.14
문법(Grammar)4.711.29
이해(Understanding)4.004.43
추론(Reasoning)5.146.71
코딩(Coding)7.437.57
글쓰기(Writing)8.438.00
Total5.935.52
Overall5.73
TasksVersionFiltern-shotMetricValueStderr
gsm8k3flexible-extract5exact_match↑0.7013±0.0126
strict-match5exact_match↑0.2418±0.0118
gsm8k-ko1flexible-extract5exact_match↑0.4466±0.0137
strict-match5exact_match↑0.4420±0.0137
ifeval4none0inst_level_loose_acc↑0.8549±N/A
none0inst_level_strict_acc↑0.8225±N/A
none0prompt_level_loose_acc↑0.7874±0.0176
none0prompt_level_strict_acc↑0.7468±0.0187
TaskScoreshot
haerae43.265
@article{Llama3.2RabbitKo3BInstruct,
  title={CarrotAI/Llama-3.2-Rabbit-Ko-3B-Instruct-2412 Card},
  author={CarrotAI (L, GEUN)},
  year={2024},
  url = {https://huggingface.co/CarrotAI/Llama-3.2-Rabbit-Ko-3B-Instruct-2412}
}

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
ac6f1c0

0 моделей