/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
10,6 млрд
Размер весов
21,6 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
27 мая 2024

Ocelot-Ko-self-instruction-10.8B-v1.0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Корейская инструктивная языковая модель для генерации текста, корректуры и оценки резюме.

31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 авг 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

Ocelot-Ko-self-instruction-10.8B-v1.0 — языковая модель, разработанная frcp и nebchi на основе Solar-Ko. Это авторегрессионная плотная модель семейства Llama с 10,6 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов; для обучения использовался QLoRA. Модель принимает текст и генерирует ответы на корейском языке.

Модель предназначена для корейской корректуры текстов и оценки резюме, а также для диалоговых ответов на текстовые запросы. В карточке заявлено обучение на большом объёме корейских токенов и приведены результаты оценок LogicKor и KoBEST.

Лицензия — Apache-2.0. Карточка не сообщает подробностей о составе обучающих данных и не описывает ограничения качества или безопасности; результаты тестов сами по себе не гарантируют качества в конкретных сценариях.

Сценарии применения

  • корректура текстов на корейском языке
  • оценка корейских резюме
  • получение ответов на вопросы на корейском языке

Ограничения

Контекст ограничен 4096 токенами. Карточка не приводит подробностей о данных обучения и не описывает ограничения точности; результаты оценок не гарантируют качества для конкретного применения.

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

solar-kor-resume

Update @ 2024.05.27: First release of Ocelot-Ko-self-instruction-10.8B-v1.0

This model card corresponds to the 10.8B Instruct version of the Solar-Ko model.

The train wad done on A100-80GB

Resources and Technical Documentation:

Citation

@misc {cpm-ai/Ocelot-Ko-self-instruction-10.8B-v1.0,
	author       = { {frcp, nebchi} },
	title        = { solar-kor-resume},
	year         = 2024,
	url          = { https://huggingface.co/cpm-ai/Ocelot-Ko-self-instruction-10.8B-v1.0 },
	publisher    = { Hugging Face }
}

Model Developers: frcp, nebchi

Model Information

Resume Proofreading and evaluation of inputs and outputs.

Description

It has been trained with a large amount of Korean tokens compared to other LLMs, enabling it to generate high-quality Korean text.

Model Architecture Solar is an auto-regressive language model that is scaled using the DUS method.

*You can find dataset list here: https://huggingface.co/datasets/cpm-ai/gpt-self-introduction-all

Inputs and outputs

  • Input: Text string, such as a question, a prompt, or a document to be Proofreaded.
  • Output: Generated Korea text in response to the input, such as an answer to a question, or a evaluation of a resume.

Running the model on a single / multi GPU

# pip install accelerate, flash_attn, sentencepiece
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cpm-ai/Ocelot-Ko-self-instruction-10.8B-v1.0")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("cpm-ai/Ocelot-Ko-self-instruction-10.8B-v1.0", device_map="auto")

pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_new_tokens=4096, streamer=streamer)

text = 너는 자기소개서 첨삭 전문가야.
주어진 자기소개서를 첨삭해서 다시 작성해야해.
출력형식은 다음을 지켜야해.

[첨삭]

다음이 자기소개서야 :
[저는 어린 시절부터 완벽주의적인 성격을 가지고 있었습니다. 이로 인해 항상 자신의 능력에 대한 불안감을 느끼며 과도한 스트레스를 받아왔습니다. 학창 시절에는 과제나 프로젝트를 완벽하게 마무리하지 못하면 자존감이 크게 흔들렸습니다. 중학교 시절에는 한 가지 문제에 너무 오랜 시간을 투자하여 다른 학습 기회를 놓치기도 했습니다. 이러한 경험들은 저에게 완벽함을 추구하는 것이 종종 현실에 부적합하다는 것을 깨달게 했습니다.

고등학교와 대학교에 진학하면서도 이러한 완벽주의적인 성격을 극복하기 위해 노력했습니다. 하지만 여전히 실패를 받아들이는 것이 어렵고, 자신의 한계를 인정하는 것이 어려웠습니다. 이러한 과정을 통해 완벽함에 대한 강박이 저의 성장과정을 제약하는 요인이 되었음을 깨달았습니다.]"""

messages = [
    {
        "role": "user",
        "content": "{}".format(text)
    }
]

prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

outputs = pipe(
    prompt,
    temperature=0.2,
    add_special_tokens=True
)
print(outputs[0]["generated_text"][len(prompt):])

results

[첨삭]

어린 시절부터 저는 완벽한 결과를 추구하며 스스로를 압박해온 성격이었습니다. 이는 학업과 관련된 스트레스로 이어져, 과제를 완수하더라도 만족보다는 불만족의 감정이 더 컸던 시기였습니다. 특히 중학교 때 한 문제를 해결하기 위해 지나치게 오랫동안 매달려 결국 중요한 시기를 놓친 경험은 제 성장에 큰 영향을 미쳤습니다. 이 과정에서 완벽주의를 추구하는 것이 현실적이지 않을 수 있다는 사실을 깨닫기 시작했습니다.

고등학교와 대학에서는 이러한 성향을 개선하고자 다양한 노력을 기울였습니다. 예를 들어, 목표를 세분화하고 단계별로 접근하면서 성취감과 자신감을 키우기 위해 노력했습니다. 또한, 팀 프로젝트에서 역할을 분담하고 협력함으로써 개인의 한계보다 전체 성과를 우선시하는 법을 배웠습니다. 비록 아직 완벽함이라는 굴레로부터 완전히 자유로워지지는 못했지만, 이를 극복하고 성장할 수 있는 방법을 찾았다는 점에서 자부심을 느낍니다.

Evaluation Results - LogicKor

Evaluation Results - Kobest

모델 명칭Averagen=0 n=5HellaSwagn=0  n=5COPA n=0  n=5BooIQn=0  n=5
KoGPT58.2    63.755.9    58.373.5    72.945.1    59.8
Polyglot-ko-13B62.4    68.259.5    63.179.4    81.148.2    60.4
LLaMA 2-13B45.2    60.541.3    44.059.3    63.834.9    73.8
Baichuan 2-13B52.7    53.939.2    39.660.6    60.658.4    61.5
QWEN-14B47.8    66.445.3    46.864.9    68.933.4    83.5
Orion-14B-Chat68.8    73.247.0    49.677.7    79.481.6    90.7
Ocelot-ko-10.8B72.5    75.950.0    51.475.8    82.591.7    93.8

Software

Training was done using QLoRA

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
7fa5219

0 моделей