Uploaded model
- Developed by: SEHYONG
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : sungjineeee/Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-kookmin3
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-kookmin3
- Опубликована
- 3 июн 2024
Ссылки
Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-kookmin5
Дообученная модель Llama 3 на 7,5 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 июн 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.
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
SEHYONG/Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-kookmin5 — дообученная разговорная языковая модель SEHYONG на архитектуре Llama 3. Она предназначена для генерации текста и диалоговых ответов; базовая модель — sungjineeee/Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-kookmin3. В репозитории указаны 7,5 млрд параметров, контекст до 8192 токенов и формат safetensors. Для обучения использовались Unsloth и библиотека Hugging Face TRL.
Модель подходит для диалоговых сценариев на корейском языке, что отражено в названии семейства, однако карточка прямо не перечисляет поддерживаемые языки. Опубликована по лицензии Apache 2.0. Количественные оценки качества и ограничения в карточке не приведены.
Сценарии применения
- генерация ответов в чат-боте
- ведение диалогов на корейском языке
- создание и продолжение текста
- разработка разговорного приложения на базе Llama 3
Ограничения
Карточка не приводит количественных оценок качества или подробных ограничений. Поддержка корейского языка предполагается по названию семейства, но явно в метаданных как язык не указана.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- e6e8d2c