/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
17 июл 2024

llama-3-Korean-8B-V2

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная VIRNECT модель Llama 3 для диалоговой генерации текста на корейском и английском языках.

28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 июл 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

VIRNECT разработала разговорную языковую модель на архитектуре Llama 3 для генерации текста на корейском и английском языках. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов.

Модель предназначена для диалогового использования и генерации ответов. Она дообучена на базе MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B с использованием датасета AI Hub для развития возможностей крупной языковой модели на корейском языке. Весы доступны в формате safetensors для Transformers. Лицензия — Llama 3 Community License.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на корейском языке
  • генерация текста на корейском языке
  • ответы на вопросы на корейском языке
  • генерация текста на английском языке

Ограничения

Контекст ограничен 8192 токенами; модель специализирована на корейском языке, хотя также отмечена поддержка английского.

Для каких профессий подходит7

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

Python code with Pipeline

import transformers
import torch

model_id = "VIRNECT/llama-3-Korean-8B-V2"

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model_id,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.bfloat16},
    device_map="auto",
)

pipeline.model.eval()

PROMPT = '''당신은 인간과 대화하는 친절한 챗봇입니다. 질문에 대한 정보를 상황에 맞게 자세히 제공합니다. 당신이 질문에 대한 답을 모른다면, 사실은 모른다고 말합니다.'''
instruction = "화학공학이 다른 공학 분야와 어떻게 다른가요?"

messages = [
    {"role": "system", "content": f"{PROMPT}"},
    {"role": "user", "content": f"{instruction}"}
]

prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(
        messages, 
        tokenize=False, 
        add_generation_prompt=True
)

terminators = [
    pipeline.tokenizer.eos_token_id,
    pipeline.tokenizer.convert_tokens_to_ids("<|eot_id|>")
]

outputs = pipeline(
    prompt,
    max_new_tokens=2048,
    eos_token_id=terminators,
    do_sample=True,
    temperature=0.6,
    top_p=0.9
)

print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])

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
a4561b1

0 моделей