/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
22 млрд
Размер весов
44,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Superb-22B
Библиотека
transformers
Опубликована
20 дек 2024

Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Superb-V1-22B

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Двуязычно и многоязычно ориентированная на японский текстовая модель Mistral для диалогов, анализа текстов, программирования и логических задач.

49скачиваний за 30 дней1лайквеса 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

Модель Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Superb-V1-22B разработал директор по данным Linkbricks Джи Юнсон (Saxo) на базе Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Superb-22B. Это плотная авторегрессионная модель семейства Mistral на 22 млрд параметров; её дообучали на японском языке методами SFT и DPO, затем объединили веса. Карточка заявляет контекст 128 тысяч токенов, однако метаданные указывают штатный контекст 32 768 токенов.

Модель предназначена для диалогов, генерации и редактирования текста, анализа отзывов и публикаций в социальных сетях, программирования, математических и логических задач, а также межъязыковых сценариев с японским, корейским, китайским и английским языками. Заявлена поддержка вызова функций и инструментов. В обучении использовались японские новости и вики-корпус, а также данные для перевода, суммаризации, вопросов и ответов и других задач.

Модель распространяется в формате Safetensors под лицензией Apache 2.0. Заявленные в карточке возможности и качество не сопровождаются результатами независимой оценки; контекст 128 тысяч токенов расходится с параметрами штатного контекста в метаданных.

Сценарии применения

  • составление и редактирование текстов на японском языке
  • анализ отзывов клиентов и публикаций в социальных сетях
  • перевод между японским, корейским, китайским и английским
  • суммаризация японских новостей и документов
  • ответы на вопросы и ведение диалога
  • решение математических и логических задач
  • генерация кода и вызов инструментов в диалоговом приложении

Ограничения

Карточка заявляет контекст 128 тысяч токенов, тогда как метаданные указывают штатный контекст 32 768 токенов. Независимые результаты оценки качества не приведены.

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-Korean-Superb-22Bベースモデルを使用し、H100-80G 8個を通じて約 日本語 SFT->DPO->MERGE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-Korean-Superb-22B 베이스모델을 사용해서 H100-80G 8개를 통해 일본어 SFT->DPO->MERGE 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 Japanese SFT->DPO->MERGE training model based on Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Superb-22B 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

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
83aa03d

0 моделей