Корейская текстовая модель на основе KoSOLAR-10.7B-v0.2 для генерации ответов на вопросы и инструкции.
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
JONGYUN/DPO_Test_2 — текстовая генеративная модель, разработанная JongYun CHOI на основе yanolja/KoSOLAR-10.7B-v0.2. Это плотная causal language model семейства Llama с 10,6 млрд параметров; модель работает с текстом и рассчитана на контекст до 4096 токенов. В карточке приведён шаблон вопроса и ответа на корейском языке, а обучение указано на закрытом наборе данных.
Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и вопросы на корейском языке. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Сведения о качестве, подробном составе данных и результатах оценки не приведены.
Данные обучения закрытые, а карточка не приводит результатов оценки качества или подробных ограничений поведения модели.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
language:
### 질문: {Instruction}
### 답변: {Answer}
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…