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
KOMT-DPOv3 — дообученная модель генерации текста команды Youjin Chung и Jingyeom Kim на базе davidkim205/komt-solar-10.7b-sft-v5. Модель содержит 10,7 млрд параметров, использует архитектуру Llama и рассчитана на контекст до 4096 токенов.
Модель обучена методом Direct Preference Optimization (DPO) на корейских и англоязычных предпочтениях: набор включает собственные данные на основе AI Hub и переведённые англоязычные примеры OpenOrca DPO. Она предназначена для генерации ответов по инструкциям и диалогового использования, особенно на корейском языке. В README приведены результаты Ko-LLM-Leaderboard на 16 марта 2024 года.
Для весов указана лицензия CC BY 4.0. В карточке описан способ обучения, но подробные ограничения поведения и оценки на других языках не приведены.
Сценарии применения
ответы на инструкции на корейском языке
генерация корейских диалоговых ответов
создание текста по запросу на корейском языке
Ограничения
Контекст ограничен 4096 токенами. README приводит бенчмарки на корейском языке, но не описывает качество в других языках и подробные ограничения поведения.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель