Model Details
This model is fine-tuned by beomi/Solar-Ko-Recovery-11B
Fine-tuning dataset: Scientific QA dataset
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 10,7 млрд
- Размер весов
- 44 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- SOLAR-10.7B-v1.0
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 2 июл 2024
Ссылки
Solar-Ko-Recovery-11B-scientific-qa
Дообученная на научных вопросах и ответах корейско-английская языковая модель для генерации текста и ответов на научные вопросы.
329скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 авг 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.
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
DimensionSTP/Solar-Ko-Recovery-11B-scientific-qa — языковая модель, дообученная на наборе научных вопросов и ответов. В README указано, что для дообучения использована beomi/Solar-Ko-Recovery-11B; метаданные связывают модель с базовой upstage/SOLAR-10.7B-v1.0. Это плотная causal language model семейства Llama с 10,7 млрд параметров, рассчитанная на генерацию текста и работающая через Transformers в формате safetensors.
Модель предназначена для ответов на научные вопросы и генерации текста на корейском и английском языках. Её контекст составляет 4096 токенов. Она распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценки качества или сведения о конкретных научных дисциплинах, поэтому пригодность ответов следует проверять для целевого применения.
Сценарии применения
- ответы на научные вопросы на корейском языке
- ответы на научные вопросы на английском языке
- генерация пояснений к научным понятиям
- создание черновиков ответов для научной справочной системы
Ограничения
В карточке не указаны результаты бенчмарков или точность ответов; научные ответы могут содержать ошибки и требуют проверки. Контекст ограничен 4096 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 3b29b31