Диалоговая модель на базе KoSOLAR-10.7B для генерации текста и выполнения инструкций.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель jingyeom/freeze_KoSoLAR-10.7B-v0.2_1.4_dedup — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama с 10,6 млрд параметров. Она создана на основе yanolja/KoSOLAR-10.7B-v0.2 методом instruction tuning; в карточке также указаны цель обучения freeze и версия инструкций 1.4 с дедупликацией обучающих данных.
Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате и выполнения инструкций. Она принимает текст и выдаёт текст, работает с контекстом до 4096 токенов и доступна в формате safetensors для Transformers. Карточка не описывает конкретный набор языков или специализированную область применения.
Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей о составе данных, поэтому их нельзя использовать для выводов о точности модели.
Контекст ограничен 4096 токенами. В карточке нет результатов оценки качества и подробного описания обучающих данных.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
공개 데이터 수집
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
model_name = "jjingyeom/freeze_KoSoLAR-10.7B-v0.2_1.4_dedup"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_name,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…