Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 10,7 млрд
Размер весов: 21,7 ГБ
Лицензия: CC BY 4.0
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 6 мар 2024

Ссылки

Hugging Face

komt-solar-10.7b-sft-v5

davidkim205

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

KOMT-Solar-10.7B-SFT-v5 — корейская Llama-модель на 10,7 млрд параметров для генерации текста и ответов на инструкции.

22скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены12 мар 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

KOMT-Solar-10.7B-SFT-v5 — корейская языковая модель с многозадачной настройкой по инструкциям, разработанная David Kim (Changyeon Kim). Она предназначена для генерации ответов и текста на корейском языке по инструкциям и для сценариев, где LLM нужно выполнять разные задачи на основе запроса пользователя.

Модель основана на Edentns/DataVortexS-10.7B-dpo-v1.11 и дообучена на многозадачных инструкционных данных comp-341k. Это плотная архитектура семейства Llama с 10,7 млрд параметров, принимает и генерирует текст; заявленная длина контекста — 4096 токенов. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии CC BY 4.0.

README описывает цель улучшить качество ответов и генерации на корейском языке, однако не приводит оценок качества или результатов сравнений. Контекст ограничен 4096 токенами, поэтому модель не подходит для обработки существенно более длинных входов без дополнительной подготовки.

Сценарии применения

ответы на пользовательские инструкции на корейском языке
генерация корейских текстов по запросу
создание многоцелевого корейского чат-бота
выполнение разных текстовых задач через единый инструкционный интерфейс

Ограничения

README не приводит количественных оценок качества или результатов сравнений. Контекст модели составляет 4096 токенов.

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 III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель III.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

komt : korean multi task instruction tuning model

multi task instruction tuning.jpg

Recently, due to the success of ChatGPT, numerous large language models have emerged in an attempt to catch up with ChatGPT's capabilities. However, when it comes to Korean language performance, it has been observed that many models still struggle to provide accurate answers or generate Korean text effectively. This study addresses these challenges by introducing a multi-task instruction technique that leverages supervised datasets from various tasks to create training data for Large Language Models (LLMs).

Model Details

Model Developers : davidkim(changyeon kim)
Repository : https://github.com/davidkim205/komt(will be updated soon.)
base mode : Edentns/DataVortexS-10.7B-dpo-v1.11
dataset : comp-341k(will be updated soon.)

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: 24d0e24