/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
69,5 млрд
Размер весов
141 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.3-70B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
25 дек 2024

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Avengers-V1-70B

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Японская многоязычная дообученная модель на базе Llama 3.3 70B для диалогов, генерации текста, анализа отзывов и решения логических и математических задач.

43скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 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 из Linkbricks дообучил эту плотную авторегрессионную модель на базе Meta Llama 3.3 70B Instruct: обучение включало японскую адаптацию CPT, SFT и DPO. Для обучения использовались японские новостные и вики-корпуса, а также многоязычные данные и примеры для разных задач. Модель рассчитана на диалог и генерацию текста, включая анализ отзывов и публикаций в соцсетях, написание текстов и кода, математические и логические задачи; заявлена поддержка вызова функций и инструментов.

Модель принимает текст и поддерживает контекст до 128 тысяч токенов. README заявляет усиленную работу с японским, корейским, китайским и английским языками; метаданные подтверждают японский и корейский среди языков карточки, а также английский. Модель опубликована в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0. Размер базовой модели — 69,5 млрд параметров.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы и диалоги на японском и корейском языках
  • анализ отзывов клиентов и публикаций в соцсетях
  • написание текстов и помощь с программированием
  • решение математических и логических задач
  • вызов функций и инструментов в диалоговом приложении
  • перевод между японским, корейским, китайским и английским языками

Ограничения

Модель крупная и для запуска требует значительных вычислительных ресурсов. В README не приведены количественные оценки качества или подробные результаты сравнительных тестов.

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 meta-llama/Llama-3.3-70B-Instructベースモデルを使用し、H100-80G 8個を通じて約 日本語 CPT->SFT->DPOした日本語強化言語モデル。 5千万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 meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct 베이스모델을 사용해서 H100-80G 8개를 통해 일본어 CPT->SFT->DPO 한 일본어 강화 언어 모델 5천만건의 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 Japanese CPT->SFT->DPO training model based on meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct 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 50M 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
32ac361

0 моделей