korean_textbooks데이터셋의 tiny-textbooks를 사용하여 학습한 모델입니다.
주의: 성능이 매우 떨어지며 할루시네이션이 매우 심합니다.
모델 정보
model type: llama
hidden size: 6
hidden size: 127
num attention heads: 16
num key value heads: 4
Характеристики
- Контекст
- 16 384 токена
- Параметры
- 32,3 млн
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 3 фев 2024
Ссылки
TinyKo-v5-a
Компактная модель Llama для генерации корейского текста, обученная на корейских учебных материалах и имеющая низкое качество с частыми галлюцинациями.
168скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 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.
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.
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
TinyKo-v5-a — компактная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, обученная на наборе tiny-textbooks из датасета maywell/korean_textbooks. Она предназначена для генерации корейского текста и учебных экспериментов с небольшими языковыми моделями. По метаданным, модель содержит 32,3 млн параметров и рассчитана на контекст до 16 384 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors под лицензией MIT. В карточке указаны 16 голов внимания и 4 группы key-value голов, а также два значения hidden size: 6 и 127, поэтому эти сведения о конфигурации противоречивы.
Автор предупреждает, что качество модели очень низкое и она часто галлюцинирует. Её результаты не следует считать достоверными без проверки; карточка не подтверждает пригодность для практических задач, требующих точности.
Сценарии применения
- эксперименты с компактными языковыми моделями
- генерация корейского текста в учебных демонстрациях
- изучение поведения Llama на корейских учебных текстах
Ограничения
Автор сообщает о очень низком качестве и частых галлюцинациях. В README приведены противоречивые значения hidden size (6 и 127).
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- bba4c42