/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 мая 2024

llama3-ko-8b-hkcode

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Продолжительно предобученная на основе Meta-Llama-3 корейскоязычная модель для генерации текста и диалогов.

19скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены2 июн 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

llama3-ko-8b-hkcode — языковая модель на архитектуре Llama 3, разработанная при участии подразделения финтеха Korea Polytechnics. Это модель продолжительного предварительного обучения на основе Meta-Llama-3; в репозитории указаны 7,5 млрд параметров и формат safetensors. Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия на корейском языке. Контекстное окно составляет 8192 токена.

Карточка не описывает конкретные прикладные сценарии и способы использования, поэтому финтех-направленность разработчиков не подтверждает специализацию модели на финансовых задачах. Как и другие языковые модели, она может выдавать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; перед внедрением нужны проверки и меры безопасности для целевого сценария. Указана лицензия MIT.

Сценарии применения

  • генерация текста на корейском языке
  • создание диалогового помощника на корейском языке
  • продолжение корейских текстовых фрагментов

Ограничения

Модель может давать неточные, предвзятые или нежелательные ответы; перед использованием требуется оценка безопасности под конкретный сценарий. Карточка не приводит результатов тестирования или конкретных инструкций по использованию.

Для каких профессий подходит5

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

Model Details llama3-ko-8b-hkcode

llama3-ko-8b-hkcode model is continued pretrained language model based on meta-llama3

This model is trained with specific department of university (Korea Plytechnics Fintech) .

License: https://llama.meta.com/llama3/license

Intended Use TBD

How to use TBD

Responsibility & Safety We believe that an open approach to AI leads to better, safer products, faster innovation, and a bigger overall market. We are committed to Responsible AI development and took a series of steps to limit misuse and harm and support the open source community.

Foundation models are widely capable technologies that are built to be used for a diverse range of applications. They are not designed to meet every developer preference on safety levels for all use cases, out-of-the-box, as those by their nature will differ across different applications.

Rather, responsible LLM-application deployment is achieved by implementing a series of safety best practices throughout the development of such applications, from the model pre-training, fine-tuning and the deployment of systems composed of safeguards to tailor the safety needs specifically to the use case and audience.

As part of the Llama 3 release, we updated our Responsible Use Guide to outline the steps and best practices for developers to implement model and system level safety for their application. We also provide a set of resources including Meta Llama Guard 2 and Code Shield safeguards. These tools have proven to drastically reduce residual risks of LLM Systems, while maintaining a high level of helpfulness. We encourage developers to tune and deploy these safeguards according to their needs and we provide a reference implementation to get you started.

Responsible release In addition to responsible use considerations outlined above, we followed a rigorous process that requires us to take extra measures against misuse and critical risks before we make our release decision.

Misuse

If you access or use Llama 3, you agree to the Acceptable Use Policy. The most recent copy of this policy can be found at https://llama.meta.com/llama3/use-policy/.

Ethical Considerations and Limitations The core values of Llama 3 are openness, inclusivity and helpfulness. It is meant to serve everyone, and to work for a wide range of use cases. It is thus designed to be accessible to people across many different backgrounds, experiences and perspectives. Llama 3 addresses users and their needs as they are, without insertion unnecessary judgment or normativity, while reflecting the understanding that even content that may appear problematic in some cases can serve valuable purposes in others. It respects the dignity and autonomy of all users, especially in terms of the values of free thought and expression that power innovation and progress.

But Llama 3 is a new technology, and like any new technology, there are risks associated with its use. Testing conducted to date has been in English, and has not covered, nor could it cover, all scenarios. For these reasons, as with all LLMs, Llama 3’s potential outputs cannot be predicted in advance, and the model may in some instances produce inaccurate, biased or other objectionable responses to user prompts. Therefore, before deploying any applications of Llama 3 models, developers should perform safety testing and tuning tailored to their specific applications of the model. As outlined in the Responsible Use Guide, we recommend incorporating Purple Llama solutions into your workflows and specifically Llama Guard which provides a base model to filter input and output prompts to layer system-level safety on top of model-level safety.

Please see the Responsible Use Guide available at http://llama.meta.com/responsible-use-guide


license: mit language:

  • ko

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
939c511

0 моделей