Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 10,6 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: KoSOLAR-10.7B-DPO-v1.0
Библиотека: transformers
Опубликована: 5 апр 2024

Ссылки

KoSOLRA-10.7B-merge-v2.3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Слитая SLERP-модель семейства Llama на 10,6 млрд параметров для генерации текста, рассчитанная прежде всего на корейский язык.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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

KoSOLRA-10.7B-merge-v2.3 — слитая методом SLERP языковая модель, созданная с помощью mergekit на основе JY623/KoSOLAR-10.7B-merge-v2.0 и rrw-x2/KoSOLAR-10.7B-DPO-v1.0. Она предназначена для генерации текста; модель относится к семейству Llama, имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 10,6 млрд параметров. Нативная длина контекста составляет 4096 токенов. Базовая модель из каталога рассчитана на генерацию текста на корейском языке; доступные сведения не подтверждают поддержку других языков.

Веса опубликованы в формате safetensors, для работы используется библиотека Transformers. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает способ слияния, но не приводит сравнительных оценок качества или подробностей ограничений модели.

Сценарии применения

генерация текста на корейском языке
продолжение корейских текстовых запросов
создание черновиков и ответов на корейском языке

Ограничения

В карточке нет сравнительных оценок качества и подробного описания ограничений. Подтверждена ориентация на корейский язык; не следует считать поддержку других языков установленной.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

merge_base_ft_3

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-DPO-v1.0

        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: 7fca6e8