Корейская диалоговая модель на 10,7 млрд параметров, дообученная методом DPO для генерации текста и ответов на вопросы.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
ENERGY-DRINK-LOVE/DataVortexS_dpov3 — корейская языковая модель для генерации текста, дообученная командой Youjin Chung и Jingyeom Kim методом DPO на базе Edentns/DataVortexS-10.7B-dpo-v1.11. Для обучения использовались собственный DPO-датасет на основе данных AI Hub и переведённые англоязычные данные, включая OpenOrca DPO. Модель построена на архитектуре Llama, содержит 10,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 4096 токенов.
Модель предназначена для генерации корейского текста и диалоговых ответов. В README приведены результаты оценки на Ko-LLM-Leaderboard по корейским версиям ARC, HellaSwag, MMLU, TruthfulQA и CommonGen V2; на дату оценки модель занимала 7-е место. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.
Контекст ограничен 4096 токенами. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
| Average | Ko-ARC | Ko-HellaSwag | Ko-MMLU | Ko-TruthfulQA | Ko-CommonGen V2 |
|---|---|---|---|---|---|
| 60.18 | 56.23 | 69.15 | 52.76 | 67.87 | 54.9 |
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…