/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
5,9 млрд
Размер весов
12,4 ГБ
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
10 янв 2024

Yi-Ko-6B-instruct-v1.5

Генерация текстаТекст → текст9 профессий

Инструктивная корейско-английская модель семейства Llama на 5,9 млрд параметров для ответов на вопросы, машинного чтения, суммаризации, перевода и анализа отзывов.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 янв 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

Yi-Ko-6B-instruct-v1.5 — инструктивная языковая модель, дообученная автором cocoirun на базе семейства Llama. По карточке, модель прошла SFT на примерно 110 тысячах примеров: использовались самостоятельно подготовленные корейские данные по истории, естественным наукам, математике, машинному чтению, анализу отзывов и грамматике, а также материалы Open-Orca-Ko, KoBEST и AIHub. Обучение выполнялось с помощью LoRA.

Модель предназначена для генерации ответов и выполнения инструкций в задачах на корейском и английском языках, включая вопросы и ответы, машинное чтение, суммаризацию, перевод и анализ отзывов. Это плотная архитектура LlamaForCausalLM примерно на 5,9 млрд параметров с контекстом 2048 токена; репозиторий содержит веса Safetensors. Лицензия — CC BY-SA 4.0.

Карточка не приводит количественных оценок качества. Данные обучения закрыты, поэтому состав и воспроизводимость SFT ограничены доступной информацией; контекст 2048 токена ограничивает работу с длинными документами.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на корейском языке
  • извлечение ответов из корейских текстов
  • суммаризация корейских материалов
  • перевод между корейским и английским
  • анализ отзывов
  • решение учебных вопросов по истории, науке и математике

Ограничения

Обучающие данные закрыты, а карточка не приводит оценок качества. Контекст ограничен 2048 токенами.

Для каких профессий подходит9

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

<학습 데이터 구축>

Open-Orca-ko 데이터를 분석하여 태스크를 추출한 뒤 해당 태스크에 맞춰서 NLP 관련 오픈소스 데이터를 활용하여 학습데이터를 자체적으로 약 4만건(역사, 과학, 수학, 기계독해, 리뷰 분석) 구축하였고, 그 외에 Open-Orca-Ko에서 데이터를 일부 필터링하여 정제해거나 KoBEST 데이터를 함께 추가하였습니다. aihub 일반상식 및 기계독해 데이터를 활용하여 추가로 학습 데이터를 구축(형태소 관련, 기계독해 관련 및 요약) 각종 블로그에서 역사 및 상식 퀴즈를 사람이 직접 학습데이터 형태로 변경 AI2AI Challenge 데이터를 파파고를 통해 번역 및 오역된 부분을 사람이 직접 수정 하는 작업을 수행 영어 번역 데이터 영한/한영 데이터 학습 데이터로 활용 진행

총 11만개의 학습데이터로 sft를 진행하였습니다. 현재, 새로운 버전의 모델 학습 및 성능을 위해 Open-Orca 데이터셋 일부를 번역하여 정제 중에 있습니다.

  • 고등학교 역사 문제 및 TruthfulQA 관련 문제 추가를 진행하였습니다.
  • 각종 it 지식 데이터 추가진행.
  • 기계독해 관련 학습 데이터를 ChatGPT를 통해서 답변을 얻어 학습
  • 문법관련 학습 데이터

###학습 데이터 파일은 비공개입니다. <학습> 학습은 LoRA를 사용하여 A100 40G *2에서 학습을 진행하였습니다.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
9b54b9b

0 моделей