/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,6 млрд
Размер весов
21,6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
17 апр 2024

T3Q-LLM-sft1.0-dpo1.0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Разговорная модель Llama на 10,6 млрд параметров для генерации текста и ответов в чате с контекстом до 4096 токенов.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 мая 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

T3Q-LLM-sft1.0-dpo1.0 — разговорная языковая модель семейства Llama, представленная разработчиком T3Q-LLM. Это плотная авторегрессионная модель объёмом 10,6 млрд параметров для генерации текста и диалоговых ответов; в карточке приведён шаблон общения с ассистентом и результаты оценки на корейских задачах KoBEST. Модель рассчитана на контекст до 4096 токенов и распространяется в формате Safetensors для Transformers.

Модель подходит для создания чат-ассистентов и генерации ответов на пользовательские запросы. Указан датасет maywell/ko_Ultrafeedback_binarized, но карточка не описывает подробно процесс обучения и языковой охват. Лицензия Apache-2.0. Приведённые результаты относятся к отдельным корейским бенчмаркам и сами по себе не гарантируют качество в других задачах и языках.

Сценарии применения

  • создание чат-ассистента для ответов на вопросы
  • генерация развёрнутых ответов на текстовые запросы
  • диалоговое взаимодействие на корейском языке
  • экспериментальная оценка на задачах понимания корейского текста

Ограничения

Результаты в карточке ограничены отдельными корейскими бенчмарками и не подтверждают качество на иных задачах или языках. Контекст ограничен 4096 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image/png

T3Q-LLM-sft1.0-dpo1.0

This model is a version of T3Q-LLM/T3Q-LLM-solar10.8-sft-v1.0 that has been fine-tuned with DPO.

Model Developers Chihoon Lee(chihoonlee10), T3Q

Prompt Template

A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions.
Human: {prompt}
Assistant:

How to Use it

from transformers import AutoTokenizer
from transformers import AutoModelForCausalLM

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("T3Q-LLM/T3Q-LLM-sft1.0-dpo1.0")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("T3Q-LLM/T3Q-LLM-sft1.0-dpo1.0")

prompt_template = "A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions.\nHuman: {prompt}\nAssistant:\n"
text = '한국의 수도는 어디인가요? 아래 선택지 중 골라주세요.\n\n(A) 경성\n(B) 부산\n(C) 평양\n(D) 서울\n(E) 전주'
model_inputs = tokenizer(prompt_template.format(prompt=text), return_tensors='pt')

outputs = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=256)
output_text = tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)[0]
print(output_text)

Example Output

A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions.
Human: 한국의 수도는 어디인가요? 아래 선택지 중 골라주세요.

(A) 경성
(B) 부산
(C) 평양
(D) 서울
(E) 전주
Assistant:
(D) 서울이 한국의 수도입니다. 서울은 나라의 북동부에 위치해 있으며, 정치, 경제, 문화의 중심지입니다. 약 1,000만 명이 넘는 인구를 가진 세계에서 가장 큰 도시 중 하나입니다. 서울은 높은 빌딩, 현대적인 인프라, 활기 문화 장면으로 유명합니다. 또한, 많은 역사적 명소와 박물관이 있어 방문객들에게 풍부한 문화 체험을 제공합니다.
TaskVersionMetricValueStderr
kobest_boolq0acc0.9387±0.0064
macro_f10.9387±0.0064
kobest_copa0acc0.7590±0.0135
macro_f10.7585±0.0135
kobest_hellaswag0acc0.5080±0.0224
acc_norm0.5580±0.0222
macro_f10.5049±0.0224
kobest_sentineg0acc0.8489±0.0180
macro_f10.8483±0.0180

hf-causal-experimental (pretrained=nlpai-lab/KULLM3,use_accelerate=true,trust_remote_code=true), limit: None, provide_description: False, num_fewshot: 0, batch_size: 8

TaskVersionMetricValueStderr
kobest_boolq0acc0.8896±0.0084
macro_f10.8888±0.0084
kobest_copa0acc0.6930±0.0146
macro_f10.6925±0.0147
kobest_hellaswag0acc0.4640±0.0223
acc_norm0.5240±0.0224
macro_f10.4612±0.0223
kobest_sentineg0acc0.6297±0.0243
macro_f10.6255±0.0244

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
ea21195

0 моделей