/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,6 млрд
Размер весов
3,2 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B
Библиотека
transformers
Опубликована
17 авг 2026

HyperCLOVA-X-U-CURATE-v2.0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная корейская языковая модель на базе HyperCLOVA X SEED 1.5B для диалога, ответов на вопросы по документам и решения числовых задач.

46скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 авг 2026

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

U-CURATE v2.0 — NAVER HyperCLOVA X SEED Text Instruct 1.5B негізіндегі, корей тілінде мәтін генерациялауға арналған тәжірибелік модель. Оны 2026 жылғы K-DS хакатоны мен K-AI көшбасшылар тақтасын бағалау үшін жасаған. LlamaForCausalLM архитектурасындағы 1,6 млрд параметрлі модель бастапқы модельге U-CURATE Random 1K деректер жиыны бойынша QLoRA арқылы бір дәуір доқытылып, адаптері негізгі салмақтармен біріктірілген; нәтижесі BF16 форматындағы жеке safetensors артефактісі. Контекст терезесі 131 072 токенге дейін, Transformers және vLLM арқылы пайдалануға болады.

Модель корей тіліндегі әкімшілік құжаттар, жаңалықтар, техникалық-ғылыми мәтіндер, сандық есептер, қылмыстық құқық, оқу материалдары және бухгалтерлік есеп бойынша сұрақтарға жауап беру мен нұсқауларды орындауға бейімделген. Сондай-ақ корей тіліндегі көпсессиялық диалогты қолдайды. Деректер жиыны бар болғаны 1 000 мысалдан және бір оқыту seed-інен тұрады; ішкі бағалау нәтижелері ресми K-AI ұпайын немесе жалпы жағдайда жақсы жалпылауды кепілдемейді. Фактілік дәлдігі, қауіпсіздігі, бейтараптығы және жоғары тәуекелді шешімдерге жарамдылығы кепілденбейді. Лицензиясы — HyperCLOVA X SEED Model License Agreement; толық шарттар репозиторийдегі LICENSE, өзгерістер MODIFICATIONS.md, ал ескертпелер NOTICE файлында берілген.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по административным документам на корейском языке
  • извлечение ответов из новостных статей и технических документов
  • решение числовых задач по текстовому условию
  • диалог на корейском языке с сохранением контекста сессии
  • ответы на вопросы по уголовному праву и бухгалтерским стандартам Кореи
  • решение задач по корейскому языку и математике

Ограничения

Модель обучена всего на 1 000 примерах с одним seed; внутренние метрики не гарантируют официальных результатов или обобщения на новые данные. Не гарантируются фактическая точность, безопасность и пригодность для высокорисковых решений.

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

U-CURATE v2.0

Powered by HyperCLOVA X

2026 K-DS 해커톤 및 K-AI 리더보드 평가를 위해 만든 실험용 한국어 fine-tuned model입니다. HyperCLOVA X SEED Text Instruct 1.5B의 고정 revision에 U-CURATE Random 1K QLoRA adapter를 병합했습니다. 별도 base model이나 PEFT adapter 없이 Transformers와 vLLM에서 직접 읽을 수 있는 BF16 standalone full-model artifact입니다.

모델 정보

  • Base: naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Text-Instruct-1.5B
  • Base revision: 0728a47d632019a8da5f53b663db1c175dc04115
  • Release candidate: Random 1K seed42
  • Architecture: LlamaForCausalLM
  • Format: BF16 sharded safetensors
  • Fine-tuning: 4-bit NF4 QLoRA, assistant-only masking
  • Adapter SHA-256: 78f7d8e34d52b815174daf5382c5eebb1cf6ff46a0d848b18ee8f135e8d63f4a

학습 요약

  • Unique training samples: 1,000
  • Epochs: 1
  • Sample presentations: 1,000
  • Optimizer steps: 125
  • Batch 1, gradient accumulation 8, seed 42
  • Learning rate: 5e-5, cosine scheduler
  • Formatted tokens: 614,843
  • Supervised tokens: 16,133
  • Training manifest SHA-256: c308f99d94544b445199b7808d41028842d8c18e01b3c0712520b4a7877e254e

실제 사용 데이터

원본 데이터나 학습 예시는 저장소에 포함하지 않으며, 실제 최종 manifest에 포함된 출처와 집계만 공개합니다.

  • AIHUB_569 — 행정 문서 대상 기계독해 데이터: 123 samples
  • AIHUB_577 — 뉴스 기사 기계독해 데이터: 237 samples
  • AIHUB_71533 — 기술과학 문서 기계독해 데이터: 253 samples
  • AIHUB_71568 — 숫자연산 기계독해 데이터: 251 samples
  • AIHUB_71630 — 한국어 멀티세션 대화: 57 samples
  • AIHUB_71848 — 형사법 LLM 사전학습 및 Instruction Tuning 데이터: 19 samples
  • AIHUB_71857 — 국어 교과 지문형 문제 데이터: 11 samples
  • AIHUB_71859 — 수학 교과 문제 풀이과정 데이터: 11 samples
  • AIHUB_71922 — 기업 회계처리 기준 데이터: 38 samples

내부 검증과 선택

  • Fixed capability macro: 0.3540396455176473
  • Source holdout macro: 0.4315535604589093

Random 5K의 일부 전체 지표는 개선됐지만, 네 체크포인트 모두 사전에 고정한 korean_language 및 professional_knowledge retention floor -0.020을 위반했습니다. 따라서 데이터 규모만으로 마지막 체크포인트를 선택하지 않고 Random 1K seed42를 최종 후보로 유지했습니다. 위 수치는 내부 고정 평가이며 공식 K-AI 점수가 아닙니다.

Transformers

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "hoySky92/HyperCLOVA-X-U-CURATE-v2.0"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, trust_remote_code=False)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=False,
)

vLLM

vllm serve hoySky92/HyperCLOVA-X-U-CURATE-v2.0 --dtype bfloat16 --max-model-len 2048 --trust-remote-code false

한계

  • 1,000개 학습 샘플과 단일 seed 기반의 실험 모델입니다.
  • 내부 지표가 공식 K-AI 점수나 일반화 성능을 보장하지 않습니다.
  • 사실성, 안전성, 편향 및 고위험 의사결정 적합성을 보장하지 않습니다.

라이선스

이 derivative model은 저장소에 포함된 HyperCLOVA X SEED Model License Agreement를 따릅니다. 전체 조건은 LICENSE, 변경 사항은 MODIFICATIONS.md, 고지는 NOTICE를 확인하십시오.

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
1abe104

0 моделей