/ 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-v2

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная на корейских данных модель Llama 3 для генерации текста и диалогового общения на корейском и английском языках.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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/llama-3-Korean-8B-r-v2 — дообученная языковая модель компании VIRNECT на архитектуре Llama 3. Она предназначена для генерации текста и диалогового общения, с акцентом на корейский язык. Модель содержит 7,5 млрд параметров, использует Transformers и формат Safetensors, поддерживает контекст до 8192 токенов и рассчитана также на английский язык.

В качестве базовой модели указана MLP-KTLim/llama-3-Korean-Bllossom-8B; при дообучении использован набор данных AI Hub для разработки крупной языковой модели с улучшенными показателями на корейском языке. Лицензия — Llama 3 Community License. Модель подходит для корейскоязычных чат-ботов и генерации текста; сведения о качестве на конкретных задачах и дополнительных ограничениях в карточке не приведены.

Сценарии применения

  • создание корейскоязычного чат-бота
  • генерация ответов на вопросы на корейском языке
  • подготовка и продолжение текстов на корейском языке
  • диалоговое общение на английском языке

Ограничения

Карточка не сообщает результаты оценки качества на отдельных задачах или дополнительных ограничений применения. Контекст модели ограничен 8192 токенами.

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-v2"

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
1dd735f

0 моделей