/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
144 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
tzem
Библиотека
transformers
Опубликована
16 янв 2025

tzem-instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель Llama для ответов на вопросы и диалоговой генерации текста на корейском языке.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 янв 2025

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

tzem-instruct — компактная языковая модель на архитектуре Llama, созданная blueapple8259 путём дообучения tzem на инструкционных данных. Она предназначена для ответов на вопросы и диалоговой генерации текста на корейском языке. В карточке указаны 144,5 млн параметров, контекст до 2048 токенов, библиотека Transformers и формат safetensors.

Для настройки диалога используется шаблон с обозначениями пользователя и искусственного интеллекта. Среди источников данных названы maywell/koVast и KoAlpaca; из KoAlpaca исключались примеры с кодом и таблицами. Модель распространяется по лицензии MIT. Сведений о сравнительной оценке качества нет.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на корейском языке
  • диалоговый помощник на корейском языке
  • генерация ответов по инструкциям на корейском языке

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. Доступные сведения не содержат результатов оценки качества модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tzem 모델을 instruct 데이터로 파인튜닝 한 모델입니다.

프롬프트 템플릿

**사용자:** {prompt}
**인공지능:**

사용

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "blueapple8259/tzem-instruct"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_id)

prompt = "여기에 프롬프트 입력"

text = f"**사용자:** {prompt}\n**인공지능:"

inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(
    **inputs,
    max_new_tokens=100,
    pad_token_id=tokenizer.pad_token_id,
    eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,
    do_sample=True,
    top_p=0.2,
)

output = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(output)

예시

**사용자:** 인터넷 브라우저에 대해 알려줘.
**인공지능:** 인터넷 브라우저는 인터넷에서 정보를 검색하고, 다른 사용자와 소통하는 데 사용되는 소프트웨어입니다.
**사용자:** 건강을 유지하기 위한 세 가지 팁을 알려주세요.
**인공지능:** 1. 충분한 수면을 취하세요.
2. 건강한 식단을 섭취하세요.
3. 규칙적으로 운동하세요.

데이터셋

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
41f7809

0 моделей