Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 10,6 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: KoSOLAR-10.7B-merge-v2.0
Библиотека: transformers
Опубликована: 4 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

KoSOLRA-10.7B-merge-v2.2

JY623

Генерация текстаТекст → текст

Слитая методом SLERP модель Llama на 10,6 млрд параметров для генерации текста на корейском языке.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 апр 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

JY623/KoSOLRA-10.7B-merge-v2.2 — языковая модель семейства Llama, созданная слиянием предварительно обученных моделей с помощью SLERP и инструмента mergekit. В слиянии использованы JY623/KoSOLAR-10.7B-merge-v2.0 и rrw-x2/KoSOLAR-10.7B-v2.1; модель содержит 10,6 млрд параметров и рассчитана на контекст до 4096 токенов.

Модель предназначена для генерации текста на корейском языке. Её можно применять для создания и продолжения корейских текстов, а также в качестве основы для диалоговых и текстовых приложений. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, библиотека для работы — Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка описывает способ слияния и исходные модели, но не приводит сравнительных оценок качества или конкретных гарантий поведения; результаты генерации могут зависеть от запроса и настроек декодирования.

Сценарии применения

генерация текстов на корейском языке
продолжение корейских текстов
подготовка черновиков и ответов на корейском
создание текстовых приложений на базе Llama

Ограничения

В карточке не приведены результаты сравнительных тестов или оценки качества. Контекст ограничен 4096 токенами.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge_base_ft_2

This is a merge of pre-trained language models created using mergekit.

Merge Details

Merge Method

This model was merged using the SLERP merge method.

Models Merged

The following models were included in the merge:

Configuration

The following YAML configuration was used to produce this model:

slices:

  - sources:

      - model: JY623/KoSOLAR-10.7B-merge-v2.0

        layer_range: [0, 48]

      - model: rrw-x2/KoSOLAR-10.7B-v2.1

        layer_range: [0, 48]

merge_method: slerp
base_model: JY623/KoSOLAR-10.7B-merge-v2.0

parameters:
  t: 0.2

dtype: bfloat16

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: a4b741a