/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,7 млрд
Размер весов
21,7 ГБ
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
19 фев 2024

SOLAR-KOEN-10.8B

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Двуязычная корейско-английская авторегрессионная модель на 10,7 млрд параметров для генерации текста с расширенным корейским словарём.

31скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены20 фев 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

SOLAR-KOEN-10.8B — авторегрессионная языковая модель Junbum Lee (Beomi) и Taekyoon Choi, основанная на архитектуре Transformer, производной от Llama 2. Модель содержит около 10,7 млрд параметров и обучалась на смеси корейских и английских корпусов; в версии с непрерывным предобучением расширен словарь SentencePiece BPE до 46 336 токенов, включая корейские токены и правила слияния. Контекст составляет 4096 токенов.

Модель принимает текст и генерирует текст. Она предназначена для генерации и продолжения текста на корейском и английском языках; карточка также приводит результаты оценки на корейской задаче чтения с пониманием. В README выпуск назван тестовой версией, поэтому качество и пригодность для конкретных сценариев следует проверять самостоятельно. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 разрешает использование с указанием авторства и на условиях распространения производных работ, но запрещает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • генерация текста на корейском языке
  • продолжение корейских текстов
  • генерация текста на английском языке
  • продолжение английских текстов
  • ответы на вопросы по-корейски в формате чтения с пониманием

Ограничения

В README выпуск обозначен как тестовая версия. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 запрещает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит5

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

Update Log

  • 2024.02.19: Initial Test version Release of SOLAR-KOEN-10.8B

SOLAR-KOEN-10.8B ⭐🇰🇷🇺🇸

Solar-KoEn represents an advanced iteration of the upstage/SOLAR-10.7B-v1.0 model, featuring an expanded vocabulary and the inclusion of a Korean+English corpus for enhanced pretraining.

Model Details

Model Developers: Junbum Lee (Beomi) & Taekyoon Choi (Taekyoon)

Variations: Solar-KoEn is available with one parameter sizes — 10.8B with Continual Pretrained version.

Input: The model accepts only text input.

Output: The model produces text output exclusively.

Model Architecture:

SOLAR-KOEN-10.8B is an auto-regressive language model that leverages an optimized transformer architecture derived from Llama-2.

Training DataParametersContent LengthGQATokensLearning Rate
SOLAR-KOEN-10.8BA curated mix of Korean+English Corpora10.8B4kO>60B*5e-5

Vocab Expansion

Model NameVocabulary SizeDescription
Original Solar32000Sentencepiece BPE
Expanded SOLAR-KOEN-10.8B46336Sentencepiece BPE. Added Korean vocab and merges

Tokenizing "안녕하세요, 오늘은 날씨가 좋네요."

  • SOLAR-10.7B: 26 tokens
  • SOLAR-KO-10.7b: 10 tokens
ModelTokens
SOLAR-10.7B['▁', '안', '<0xEB>', '<0x85>', '<0x95>', '하', '세', '요', ',', '▁', '오', '<0xEB>', '<0x8A>', '<0x98>', '은', '▁', '날', '<0xEC>', '<0x94>', '<0xA8>', '가', '▁', '좋', '네', '요', '.']
SOLAR-KOEN-10.8B['▁안', '녕', '하세요', ',', '▁오늘', '은', '▁날', '씨가', '▁좋네요', '.']

Tokenizing "Meet 10.7B Solar: Elevating Performance with Upstage Depth UP Scaling!"

  • SOLAR-10.7B: 22 tokens
  • SOLAR-KO-10.7b: 22 tokens
ModelTokens
SOLAR-10.7B['▁Meet', '▁', '1', '0', '.', '7', 'B', '▁Solar', ':', '▁E', 'lev', 'ating', '▁Performance', '▁with', '▁Up', 'stage', '▁Dep', 'th', '▁UP', '▁Scal', 'ing', '!']
SOLAR-KOEN-10.8B['▁Meet', '▁', '1', '0', '.', '7', 'B', '▁Solar', ':', '▁E', 'lev', 'ating', '▁Performance', '▁with', '▁Up', 'stage', '▁Dep', 'th', '▁UP', '▁Scal', 'ing', '!']

LICENSE

CC-BY-NC-SA-4.0

Model Benchmark

LM Eval Harness - Korean (polyglot branch)

TaskVersionMetricValueStderr
klue_mrc0exact50.2140
f154.0330
HasAns_exact73.1786
HasAns_f178.7442
best_exact56.9594
best_f160.3743
korquad1exact_match81.0530
f187.6418
klue_nli0acc0.4540±0.0091
klue_sts0acc0.3410±0.0208
f10.4896±0.0237
klue_ynat0acc0.6308±0.0051
macro_f10.6086±0.0057
kobest_boolq0acc0.8711±0.0089
macro_f10.8705±0.0090
kobest_copa0acc0.8500±0.0113
macro_f10.8498±0.0113
kobest_hellaswag0acc0.5180±0.0224
acc_norm0.6180±0.0218
macro_f10.5138±0.0224
kobest_sentineg0acc0.9723±0.0082
macro_f10.9723±0.0083
kobest_wic0acc0.5825±0.0139
macro_f10.4952±0.0140
kohatespeech_apeach0acc0.7034±0.0074
macro_f10.7033±0.0074
nsmc0acc0.8738±0.0015
pawsx_ko0acc0.5510±0.0111
kmmlu_direct0exact_match0.4220±0.0909

Citation

@misc {solar_koen_junbum_taekyoon_2024,
    author       = { {L. Junbum, Taekyoon Choi} },
    title        = { SOLAR-KOEN-10.8B },
    year         = 2024,
    url          = { https://huggingface.co/beomi/SOLAR-KOEN-10.8B },
    publisher    = { Hugging Face }
}

Acknowledgements

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
e5d1c4d

0 моделей