/ Модель

Характеристики

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

llama-3-Korean-8B-r-v1

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Корейско-английская разговорная модель VIRNECT на базе Llama 3 для генерации текста и ответов в диалоге.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 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, дообученную на базе MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B. Модель содержит 7,5 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста в диалоговом формате; карточка также указывает обучение на данных AI Hub для улучшения работы с корейским языком.

Модель принимает текст и генерирует текст. Указанная длина контекста — 8192 токена. В метаданных отмечены корейский и английский языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия указана как llama3.

Сценарии применения

  • генерация ответов на вопросы на корейском языке
  • создание диалогового помощника на корейском
  • составление и продолжение корейских текстов

Ограничения

Подтверждена ориентация на корейский язык; данных о точности, оценках на тестах и иных ограничениях в карточке нет.

Для каких профессий подходит6

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-r-v1"

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

pipeline.model.eval()

PROMPT = '''You are a helpful AI assistant. Please answer the user's questions kindly. 당신은 유능한 AI 어시스턴트 입니다. 사용자의 질문에 대해 친절하게 답변해주세요.'''
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
9211f68

0 моделей