Характеристики

Параметры: 1,5 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: rwkv · dense
Базовая модель: KoRWKV-1.5B
Опубликована: 25 мая 2023

Ссылки

KoAlpaca-KoRWKV-1.5B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная корейская текстовая модель RWKV на 1,5 млрд параметров, дообученная на KoAlpaca для генерации текста и диалоговых ответов.

154скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены5 янв 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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

beomi/KoAlpaca-KoRWKV-1.5B — экспериментальная модель генерации текста, созданная BEOMI дообучением KoRWKV-1.5B на наборе KoAlpaca-v1.0. Это плотная причинная языковая модель архитектуры RWKV с 1,5 млрд параметров, представленная в формате PyTorch и предназначенная прежде всего для генерации корейского текста и диалоговых ответов.

Автор указывает, что загружена версия примерно после 20% обучения, обученная на приблизительно 31 млрд токенов, и описывает репозиторий как демонстрационный. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0; неполный этап обучения означает, что качество и надёжность ответов могут быть ограничены.

Сценарии применения

генерация ответов на вопросы на корейском языке
создание корейского диалогового ассистента
продолжение корейского текста
эксперименты с архитектурой RWKV и корейскими языковыми моделями

Ограничения

В README указано, что загружен демонстрационный чекпойнт примерно после 20% обучения; качество и надёжность модели могут быть ограничены. Подтверждений пригодности для промышленного использования нет.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

🚧 Note: this repo is only for demo purpose, current uploaded version is finetuned version of KoRWKV which is ~20% trained ckpt (with ~31Billion tokens) 🚧

beomi/KoAlpaca-KoRWKV-1.5B (v1.0)

This model is a fine-tuned version of KoRWKV-1.5B on a KoAlpaca Dataset v1.0

Dataset available at KoAlpaca Github Repository

Training procedure

Train Device

A100 80G x2
~2hrs

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adafactor
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 2.0
mixed_precision_training: Native AMP fp16

Framework versions

Transformers 4.30.0.dev0
Pytorch 2.0.0+cu117
Datasets 2.10.1
Tokenizers 0.13.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: RwkvForCausalLM
Ревизия весов: cde76bb