/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,2 млрд
Лицензия
Llama 3.2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-1B-Instruct
Опубликована
2 окт 2024

Llama-3.2-1B-Instruct-korQuAD-v1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

LoRA-дообученная модель Llama на 1,2 млрд параметров для ответов на вопросы на корейском языке.

24скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены25 мая 2025

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

NakJun разработал Llama-3.2-1B-Instruct-korQuAD-v1 — дообученную с помощью LoRA модель семейства Llama для ответов на вопросы на корейском языке. В качестве основы использована meta-llama/Llama-3.2-1B-Instruct, а для обучения — набор KorQuAD v1.0. Модель содержит 1,2 млрд параметров, имеет контекстное окно 131 072 токена и распространяется в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации ответов на вопросы по-корейски, в частности для задач в стиле KorQuAD. В README приведены результаты оценки по Exact Match и F1 для двух версий, но не описаны подробности тестовой выборки и условий сравнения. Лицензия — llama3.2; перед использованием следует учитывать её условия.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по тексту на корейском языке
  • создание корейского QA-бота
  • извлечение фактов из корейских материалов в формате вопрос–ответ

Ограничения

Модель специализирована на корейских вопросах и ответах; качество для других языков и задач в карточке не оценено. Приведённые метрики зависят от версии и оценочного скрипта, а описание не раскрывает подробности условий оценки.

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

Llama-3.2-1B-Instruct-korQuAD-v1

이 모델은 Llama-3.2-1B-Instruct를 기반으로 한국어 질의응답 태스크에 대해 파인튜닝된 모델입니다.

📥 Total Download: +23K

모델 설명

  • 기본 모델: Llama-3.2-1B-Instruct
  • 학습 데이터셋: KorQuAD v1.0
  • 학습 방법: LoRA (Low-Rank Adaptation)
  • 주요 태스크: 한국어 질의응답

버전 히스토리

v1.0.0(2024-10-02)

  • 초기 버전 업로드
  • KorQuAD v1.0 데이터셋 파인튜닝

v1.1.0(2024-10-30)

  • 모델 프롬프트 및 학습 방법 개선
  • KorQuAD evaluate 코드 적용

성능

모델Exact MatchF1 Score
Llama-3.2-1B-Instruct-v118.8637.2
Llama-3.2-1B-Instruct-v236.0759.03
※ https://korquad.github.io/category/1.0_KOR.html의 evaluation script 사용

사용 방법

다음과 같이 모델을 로드하고 사용할 수 있습니다:

#모델, 토크나이저 로드
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_path = "NakJun/Llama-3.2-1B-Instruct-ko-QuAD"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_path,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)

#입력 형식 설정
prompt = f"""
### Question:
{question}
### Context:
{context}
### Answer:
"""

#토큰화 및 추론
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
output = model.generate(
input_ids,
max_new_tokens=100,
temperature=0.1,
repetition_penalty=1.3,
do_sample=True,
eos_token_id=tokenizer.eos_token_id
)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
answer = generated_text.split("Answer:")[-1].strip().split('\n')[0].strip()
print("생성된 답변:", answer)

학습 세부 정보

  • 에폭: 5
  • 배치 크기: 1
  • 학습률: 2e-4
  • 옵티마이저: AdamW (32-bit)
  • LoRA 설정:
    • r: 16
    • lora_alpha: 16
    • 대상 모듈: ["q_proj", "v_proj", "k_proj", "o_proj", "gate_proj", "down_proj", "up_proj"]
    • lora_dropout: 0.01

예시 질문 및 답변

[예시 1: 순천향대학교]

Context:
순천향대학교는 충청남도 아산시 신창면 순천향로에 위치한 사립 종합대학교입니다.
순천향대학교에는 1983년 공과대학이 설립되었습니다.

Question: 순천향대학교의 위치는?
Answer: 충청남도 아산시 신창면 순천향로

[예시 2: 아이브(IVE)]

Context:
아이브(IVE)는 대한민국의 스타쉽 엔터테인먼트 소속의 6인조 걸그룹으로, 2021년 12월 1일에 데뷔했습니다.
그룹 이름인 'IVE'는 "I HAVE"에서 유래했으며, "내가 가진 것을 당당하게 보여주겠다"는 의미를 담고 있습니다.
데뷔와 동시에 큰 인기를 끌며 빠르게 주목받는 그룹 중 하나로 자리 잡았습니다.
멤버 구성:
안유진 (리더), 가을, 레이, 장원영, 리즈, 이서
주요 활동 및 히트곡:
ELEVEN (2021년): 데뷔곡으로, 세련된 퍼포먼스와 멜로디로 많은 사랑을 받았습니다.
LOVE DIVE (2022년): 중독성 있는 멜로디와 매혹적인 콘셉트로 큰 인기를 얻으며 음악방송에서 다수의 1위를 차지했습니다.
After LIKE (2022년): 'LOVE DIVE'에 이어 히트를 친 곡으로, 아이브의 개성을 더 확고히 하는 곡이었습니다.
아이브는 독특한 콘셉트와 뛰어난 무대 퍼포먼스로 국내외 팬들에게 사랑받고 있으며, 각 멤버들 역시 개별적인 매력을 발산하며 활발히 활동하고 있습니다.
장원영과 안유진은 데뷔 전부터 아이즈원 활동을 통해 주목받았으며, 이후 아이브로서도 성공적인 활동을 이어가고 있습니다.

Question1: 아이브의 리더는 누구야?
Answer1: 안유진

Question2: 아이브 데뷔곡 알려줘.
Answer2: ELEVEN

연락처

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
465642c

0 моделей