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
K2S3-SOLAR-11b-v1.0 — корейская языковая модель, разработанная K2S3 на основе upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 10,7 млрд параметров, дообученная методом полного SFT. В обучающие данные вошли Стандартный корейский словарь, материалы KULLM Университета Корё, аннотации магистерских и докторских диссертаций и корейские образцы из AI Hub; также добавлены новые корейские токены.
Модель предназначена для генерации текста на корейском языке, включая ответы и работу с материалами, связанными со словарём и академическими текстами. Контекст составляет 4096 токенов. Модель доступна в формате safetensors и может использоваться через Transformers.
Модель лицензирована по CC BY-NC 4.0, поэтому коммерческое использование ограничено условиями лицензии. Качество и надёжность ответов зависят от запроса; в карточке не приведены результаты оценки или подробные сведения о безопасности.
Сценарии применения
генерация ответов на корейском языке
объяснение значений корейских слов
составление и переформулирование корейских текстов
создание кратких аннотаций научных диссертаций
чат на корейском языке
Ограничения
Контекст ограничен 4096 токенами; в карточке не приведены результаты бенчмарков или сведения о проверке фактической точности. Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
The training data for this model includes the Standard Korean Dictionary, training data from KULLM at Korea University, abstracts of master's and doctoral theses, and Korean language samples from AI Hub.
이 모델의 훈련 데이터에는 표준대국어사전, 고려대 KULLM의 훈련 데이터, 석박사학위 논문의 초록, 그리고 AI Hub의 한국어 데이터 샘플들이 포함됩니다.
Training Method
This model was fine-tuned on the "upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0" base model using a full parameter tuning method with SFT (Supervised Fine-Tuning).
이 모델은 "upstage/SOLAR-10.7B-Instruct-v1.0" 기반 모델을 SFT를 사용하여 전체 파라미터 조정 방법으로 미세조정되었습니다.
Hardware
Hardware: Utilized two A100 (80G*2EA) GPUs for training.
Training Factors: This model was fine-tuned with SFT, using the HuggingFace SFTtrainer and applied fsdp. Key training adjustments include the addition of new Korean tokens trained with the SentencePieceBPETokenizer, trained for 2 epochs, batch size of 1, and gradient accumulation of 32.
이 모델은 SFT를 사용하여 HuggingFace SFTtrainer와 fsdp를 적용하여 미세조정되었습니다. 주요 훈련 조정으로는 SentencePieceBPETokenizer로 훈련된 새로운 한글 토큰들을 추가, 2 에폭 훈련, 배치 크기 1, 그리고 그라디언트 누적 32를 포함합니다.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров