/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
69,5 млрд
Размер весов
141 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Base-70B
Библиотека
transformers
Опубликована
9 дек 2024

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V2-70B

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Дообученная 70-миллиардная модель Llama для генерации текста, анализа, программирования и рассуждений с поддержкой японского, корейского, китайского и английского языков.

42скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 дек 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.

  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

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Advanced-V2-70B — языковая модель Linkbricks, дообученная директором по данным Юнсоном Джи (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Base-70B. Это плотная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров, обученная с применением продолженного предобучения на японском языке, SFT и DPO. Контекстное окно составляет 128 тысяч токенов; используется токенизатор базовой модели без расширения словаря.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, включая анализ отзывов и публикаций в социальных сетях, написание текстов, программирование, математические и логические задачи. Обучение на японских новостях и вики-корпусах, а также на японских, корейских, китайских и английских данных поддерживает работу с этими языками и межъязыковые задачи. README также заявляет поддержку вызова функций и инструментов.

Модель опубликована в формате safetensors и доступна по лицензии Apache-2.0. Карточка описывает заявленные возможности, но не приводит оценок качества или результатов сравнительных тестов.

Сценарии применения

  • анализ отзывов клиентов на японском языке
  • анализ публикаций в социальных сетях
  • написание и редактирование текстов на японском, корейском, китайском и английском
  • генерация и объяснение программного кода
  • решение математических и логических задач
  • межъязыковые задачи между японским, корейским, китайским и английским
  • вызов функций и инструментов в диалоговых приложениях

Ограничения

В карточке не приведены результаты сравнительной оценки качества. Для работы с полным контекстом в 128 тысяч токенов могут потребоваться значительные вычислительные ресурсы.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

AIとビッグデータ分析の専門企業であるLinkbricksのデータサイエンティストであるジ・ユンソン(Saxo)ディレクターが Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Base-70Bベースモデルを使用し、H100-80G 8個を通じて約25%程度のパラメータを日本語CPT(Continued-Pretraining)->SFT->DPOした日本語強化言語モデル。 2千万件の日本ニュース及びウィキコーパスを基準に、様々なタスク別の日本語・韓国語・中国語・英語クロス学習データと数学及び論理判断データを通じて、日中韓英言語クロス補強処理と複雑な論理問題にも対応できるように訓練したモデルです。 -トークナイザーは、単語拡張なしでベースモデルのまま使用します。 -カスタマーレビューやソーシャル投稿の高次元分析及びコーディングとライティング、数学、論理判断などが強化されたモデル。 -128k-Context Window -Function Call -128k-Context Window -Deepspeed Stage=3、rslora及びBAdam Layer Modeを使用 -「transformers_version」: 「4.46.3」

AI 와 빅데이터 분석 전문 기업인 Linkbricks의 데이터사이언티스트인 지윤성(Saxo) 이사가 Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Base-70B 베이스모델을 사용해서 H100-80G 8개를 통해 약 25%정도의 파라미터를 일본어 CPT(Continued-Pretraining)->SFT->DPO 한 일본어 강화 언어 모델 2천만건의 일본 뉴스 및 위키 코퍼스를 기준으로 다양한 테스크별 일본어-한국어-중국어-영어 교차 학습 데이터와 수학 및 논리판단 데이터를 통하여 한중일영 언어 교차 증강 처리와 복잡한 논리 문제 역시 대응 가능하도록 훈련한 모델이다. -토크나이저는 단어 확장 없이 베이스 모델 그대로 사용 -고객 리뷰나 소셜 포스팅 고차원 분석 및 코딩과 작문, 수학, 논리판단 등이 강화된 모델 -128k-Context Window -Function Call 및 Tool Calling 지원 -128k-Context Window -Deepspeed Stage=3, rslora 및 BAdam Layer Mode 사용 -"transformers_version": "4.46.3"

Finetuned by Mr. Yunsung Ji (Saxo), a data scientist at Linkbricks, a company specializing in AI and big data analytics about 25% of total parameters Japanese CPT(Continued-Pretraining)->SFT->DPO training model based on Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Base-70B through 8 H100-80Gs as a Japanese boosting language model It is a model that has been trained to handle Japanese-Korean-Chinese-English cross-training data and 20M Japanese news corpus and logic judgment data for various tasks to enable cross-fertilization processing and complex Korean logic & math problems. -Tokenizer uses the base model without word expansion -Models enhanced with high-dimensional analysis of customer reviews and social posts, as well as coding, writing, math and decision making -Function Calling -128k-Context Window -Deepspeed Stage=3, use rslora and BAdam Layer Mode

www.linkbricks.com, www.linkbricks.vc

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
5ae9273

0 моделей