/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,6 млрд
Размер весов
21,6 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
KoSOLAR-10.7B-v0.2
Опубликована
25 янв 2024

DataVortexS-10.7B-dpo-v1.3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Корейская диалоговая модель на базе KoSOLAR-10.7B для генерации текста и ответов на вопросы.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 фев 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 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

DataVortexS-10.7B-dpo-v1.3 — корейская разговорная языковая модель, разработанная командой Kwangseok Yang, Jeongwon Choi, Seunghyun Choi и Hyoseok Choi. Это дообученная версия yanolja/KoSOLAR-10.7B-v0.2 с архитектурой LlamaForCausalLM; модель содержит 10,6 млрд параметров и использует формат весов safetensors.

Модель предназначена для генерации текста в диалоге и ответов на вопросы на корейском языке. Она следует формату ChatML и поддерживает контекст длиной до 4096 токенов. В README приведены результаты оценки на корейских бенчмарках Ko LM Eval Harness и Ko-LLM-Leaderboard.

Модель распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Заявленные оценки относятся к указанным бенчмаркам и сами по себе не гарантируют качество ответов в других сценариях.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на корейском языке
  • создание корейского чат-бота
  • генерация корейского текста в формате диалога

Ограничения

Лицензия CC BY-NC 4.0 ограничивает коммерческое использование. В README указаны оценки на корейских бенчмарках, но нет гарантий качества для других задач.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DataVortexS-10.7B-dpo-v1.3

Our Team

Research & EngineeringProduct Management
Kwangseok YangSeunghyun Choi
Jeongwon ChoiHyoseok Choi

Model Details

Base Model

yanolja/KoSOLAR-10.7B-v0.2

Trained On

  • OS: Ubuntu 22.04
  • GPU: H100 80GB 4ea
  • transformers: v4.36.2

Instruction format

It follows ChatML format.

E.g.

text = """\
<|im_start|>system
당신은 사람들이 정보를 찾을 수 있도록 도와주는 인공지능 비서입니다.<|im_end|>
<|im_start|>user
대한민국의 수도는 어디야?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
대한민국의 수도는 서울입니다.<|im_end|>
<|im_start|>user
서울 인구는 총 몇 명이야?<|im_end|>
<|im_start|>assistant
"""

Model Benchmark

Ko LM Eval Harness

Task0-shot5-shot10-shot50-shot
kobest_boolq0.911540.9273380.923730.653224
kobest_copa0.7473170.8269610.8429430.860989
kobest_hellaswag0.4458550.4590650.4623060.4721
kobest_sentineg0.4832190.954660.9647340.972292
Average0.6469830.7920060.7984280.739651

Ko-LLM-Leaderboard

AverageKo-ARCKo-HellaSwagKo-MMLUKo-TruthfulQAKo-CommonGen V2
57.6552.9964.854.8653.8761.75

Implementation Code

This model contains the chat_template instruction format.
You can use the code below.

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

device = "cuda" # the device to load the model onto

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Edentns/DataVortexS-10.7B-dpo-v1.3")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Edentns/DataVortexS-10.7B-dpo-v1.3")

messages = [
    {"role": "system", "content": "당신은 사람들이 정보를 찾을 수 있도록 도와주는 인공지능 비서입니다."},
    {"role": "user", "content": "대한민국의 수도는 어디야?"},
    {"role": "assistant", "content": "대한민국의 수도는 서울입니다."},
    {"role": "user", "content": "서울 인구는 총 몇 명이야?"}
]

encodeds = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")

model_inputs = encodeds.to(device)
model.to(device)

generated_ids = model.generate(model_inputs, max_new_tokens=1000, do_sample=True)
decoded = tokenizer.batch_decode(generated_ids)
print(decoded[0])

License

This model is licensed under the cc-by-nc-4.0. which allows others to share and adapt the model for non-commercial purposes.

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
dc9adee

0 моделей