/ 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
15 дек 2024

Linkbricks-Horizon-AI-Llama-3.3-Korean-70B-sft-dpo

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Дообученная Linkbricks на корейском языке модель Llama 3.3 70B для диалогов, перевода, анализа текстов и рассуждений.

32скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены24 фев 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

Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Llama-3.3-Korean-70B-sft-dpo — модель Linkbricks, дообученная специалистом по данным Юнсоном Джи на базе Meta Llama 3.3 70B Instruct методом SFT с последующим DPO. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 69,5 млрд параметров с контекстом до 131 072 токенов; опубликованные веса доступны в формате safetensors по лицензии Apache 2.0.

Модель рассчитана прежде всего на работу с корейским языком, а также на задачи с корейским, английским, японским и китайским языками. В карточке заявлены перевод между языками, суммаризация, ответы на вопросы, анализ отзывов и публикаций в соцсетях, написание текстов и кода, математические и логические рассуждения. Поддерживаются диалоговый режим и интерфейс вызова функций и инструментов.

Карточка сообщает об обучении на корейских новостях и других корпусах, а также на многоязычных данных для перевода, диалогах и задачах рассуждения. Эти характеристики и улучшения приведены разработчиком; независимые оценки качества не указаны. Модель требует значительных вычислительных ресурсов из-за размера в 70 млрд параметров.

Сценарии применения

  • перевод между корейским и английским языками
  • перевод между корейским, японским и китайским языками
  • суммаризация корейских текстов и новостей
  • ответы на вопросы по корейским государственным и общим темам
  • анализ тональности отзывов и публикаций в соцсетях
  • написание кода и текстов на корейском языке
  • решение математических задач и логические рассуждения

Ограничения

Модель содержит 69,5 млрд параметров и требует значительных вычислительных ресурсов. Заявления о качестве и усиленных возможностях приведены в карточке разработчика; независимые оценки не указаны.

Для каких профессий подходит12

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 와 빅데이터 분석 전문 기업인 Linkbricks의 데이터사이언티스트인 지윤성(Saxo) 이사가 meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct 베이스모델을 사용해서 H100-80G 8개를 통해 한국어 SFT->DPO 한 한국어 강화 언어 모델 4천만건의 한글 뉴스 및 위키 코퍼스를 기준으로 다양한 테스크별 한국어-일본어-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 Korean SFT->DPO training model based on Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Japanese-Base-70B through 8 H100-80Gs as a Korean boosting language model It is a model that has been trained to handle Korean-Japanese-Chinese-English cross-training data and 40M Korean 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.horizonai.ai, 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
50ea7d9

0 моделей