Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 10,7 млрд
Размер весов: 21,7 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 8 апр 2024

Ссылки

opensolar-qlora-dpo

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная корейско-английская Llama-модель для генерации текста и диалоговых задач, дообученная на базе OPEN-SOLAR-KO-10.7B.

13скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 апр 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

cockroach54/opensolar-qlora-dpo — экспериментальная языковая модель семейства Llama на 10,7 млрд параметров, обученная автором с помощью Transformers, PEFT и bitsandbytes на базе beomi/OPEN-SOLAR-KO-10.7B. В README указаны практика и оценка на корейских задачах, включая проверку понимания слов в контексте и анализ тональности; метаданные также указывают датасеты корейских диалогов и сравнений.

Модель принимает текст и генерирует текст. Контекст составляет 4096 токенов; в карточке заявлены корейский и английский языки. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README приводит лишь часть результатов оценки, поэтому по нему нельзя судить о качестве на широком наборе задач.

Сценарии применения

генерация ответов на корейском языке
корейский диалоговый ассистент
анализ тональности корейских фраз
определение смыслового соответствия слов в контексте
эксперименты с DPO и PEFT для корейских LLM

Ограничения

Автор описывает модель как предназначенную для практики; представленные результаты охватывают лишь часть корейских бенчмарков и не подтверждают качество для широкого спектра задач. Контекст ограничен 4096 токенами.

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.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

just for practice

trained by transformers, peft, bitsandbytes
evaluated by https://github.com/davidkim205/kollm_evaluation

base model

beomi/OPEN-SOLAR-KO-10.7B

Tasks	Version	Filter	Metric	Value		Stderr
kobest_wic	1	none	acc	0.4873	±	0.0141
		none	f1	0.3276	±	N/A
kobest_sentineg	1	none	acc	0.6499	±	0.0240
		none	f1	0.6134	±	N/A
kobest_hellaswag	1	none	acc	0.4980	±	0.0224
		none	f1	0.4952	±	N/A
		none	acc_norm	0.6280	±	0.0216
kobest_copa	1	none	acc	0.8030	±	0.0126
		none	f1	0.8026	±	N/A
kobest_boolq	1	none	acc	0.8711	±	0.0089
		none	f1	0.8710	±	N/A
ko_truthfulqa	2	none	acc	0.2717	±	0.0156
ko_hellaswag	1	none	acc	0.4109	±	0.0049
		none	acc_norm	0.5503	±	0.0050
ko_common_gen	1	none	acc	0.9041	±	0.0075
		none	acc_norm	0.9041	±	0.0075
ko_arc_easy	1	none	acc	0.3490	±	0.0139
		none	acc_norm	0.4326	±	0.0145

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: 3f91d63