KoAlpaca: Korean Alpaca Model based on Stanford Alpaca (feat. LLAMA and Polyglot-ko)
- More informations at https://github.com/Beomi/KoAlpaca
- This repository contains finetuned KoAlpaca model weights based on LLAMA
Дообученная на основе LLaMA модель KoAlpaca для генерации текста и ответов на инструкции, прежде всего на корейском языке.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
KoAlpaca-llama-1-7b — языковая модель beomi, дообученная на основе LLaMA в рамках проекта KoAlpaca, вдохновлённого Stanford Alpaca. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA примерно на 6,6 млрд параметров для генерации текста и ответов в стиле инструкций. В карточке заявлены корейский и английский языки; модель доступна в формате PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.
Модель предназначена для корейскоязычных диалогов и выполнения текстовых инструкций, а также может генерировать текст на английском. Имеющихся сведений недостаточно, чтобы подтвердить конкретные результаты, размер контекста или дополнительные возможности; качество и актуальность ответов могут быть ограничены данными и настройкой базовой модели.
Карточка не приводит оценок качества, длины контекста или результатов тестирования. Ответы могут содержать ошибки и отражать ограничения базовой модели и данных дообучения.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…