Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 10,6 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: mixtral · MoE
Базовая модель: EEVE-Korean-10.8B-v1.0
Опубликована: 17 апр 2024

Ссылки

TEST_MODEL

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая модель Mixtral для генерации текста и ответов на корейском языке, созданная слиянием SOLAR и EEVE-Korean и оптимизированная с помощью DPO.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 апр 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

jieunhan/TEST_MODEL — диалоговая языковая модель на архитектуре Mixtral с 10,6 млрд параметров, собранная слиянием upstage/SOLAR-10.7B-v1.0 и yanolja/EEVE-Korean-10.8B-v1.0. В README также указано, что модель дообучалась методом Direct Preference Optimization (DPO) с использованием Axolotl; метаданные классифицируют её происхождение как слияние. Модель предназначена для генерации текста и ответов в формате диалога.

В карточке указано расширение корейского словаря исходной модели; контекст составляет 4096 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors, лицензия — Apache-2.0. Модель ориентирована на корейский язык, однако карточка не содержит подробной оценки качества или описания ограничений. Репозиторий помечен как тестовый, поэтому пригодность для практического применения следует проверять на целевых сценариях.

Сценарии применения

ответы на вопросы в корейском диалоге
генерация корейского текста
создание вежливых ответов виртуального помощника

Ограничения

Репозиторий обозначен как тестовый, а карточка не приводит оценок качества и подробных ограничений; перед применением следует проверить модель на целевых задачах.

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 I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

TESTING for EEVE-Kor model and SOLAR model.

About the Model

This model is a fine-tuned version of yanolja/EEVE-Korean-10.8B-v1.0, which is a Korean vocabulary-extended version of upstage/SOLAR-10.7B-v1.0. Specifically, we utilized Direct Preference Optimization (DPO) through the use of Axolotl.

For more details, please refer to our technical report: Efficient and Effective Vocabulary Expansion Towards Multilingual Large Language Models.

Prompt Template A chat between a curious user and an artificial intelligence assistant. The assistant gives helpful, detailed, and polite answers to the user's questions. Human: {prompt} Assistant:

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: MixtralForCausalLM
Ревизия весов: 648bad4