/ 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
Bookworm-10.7B-v0.4-DPO
Опубликована
26 янв 2024

DataVortexS-10.7B-dpo-v1.4

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Корейская диалоговая модель семейства Llama на 10,6 млрд параметров для генерации текста и ответов на вопросы.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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

Edentns/DataVortexS-10.7B-dpo-v1.4 — корейская диалоговая языковая модель, созданная командой Kwangseok Yang, Seunghyun Choi, Jeongwon Choi и Hyoseok Choi на базе yanolja/Bookworm-10.7B-v0.4-DPO. Это плотная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM и 10,6 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста в формате чата, ответов на вопросы и помощи в поиске информации на корейском языке.

Модель принимает диалог в формате ChatML; заявленная длина контекста — 4096 токенов. В README приведены результаты оценивания на корейских наборах Ko LM Eval Harness и Ko-LLM-Leaderboard. Для использования доступны веса safetensors. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на корейском языке
  • диалог с корейским виртуальным помощником
  • помощь в поиске информации на корейском языке
  • генерация корейского текста в формате ChatML

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

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-v1.4

Our Team

Research & EngineeringProduct Management
Kwangseok YangSeunghyun Choi
Jeongwon ChoiHyoseok Choi

Model Details

Base Model

yanolja/Bookworm-10.7B-v0.4-DPO

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_boolq0.7579110.9071770.9244960.605075
kobest_copa0.7406050.8018860.8318860.849978
kobest_hellaswag0.4451760.4547880.4686540.45218
kobest_sentineg0.4154450.952140.9622170.967254
Average0.5897840.7789980.7968130.718622

Ko-LLM-Leaderboard

AverageKo-ARCKo-HellaSwagKo-MMLUKo-TruthfulQAKo-CommonGen V2
53.8152.0562.9353.5950.4250.06

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-v1.4")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Edentns/DataVortexS-10.7B-dpo-v1.4")

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
1284e4f

0 моделей