/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
5,3 млрд
Размер весов
23,4 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
16 авг 2024

ko-llama-3.1-5b-instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Корейская разговорная модель на основе Llama 3.1 для генерации текста и ответов на вопросы.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 сен 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

kikikara/ko-llama-3.1-5b-instruct — корейская разговорная модель, созданная на основе meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct. По карточке, из исходных 32 слоёв удалили 10 и обучили получившуюся модель; архитектура — плотная LlamaForCausalLM, размер — 5,3 млрд параметров.

Модель предназначена для генерации текста и диалогов на корейском языке. Пример в карточке показывает запрос на философскую тему. Она поддерживает контекст до 131 072 токенов и доступна в формате safetensors для использования через Transformers. Лицензия — Llama 3.1.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на корейском языке
  • ведение диалога на корейском языке
  • обсуждение философских вопросов
  • генерация корейского текста с длинным контекстом

Ограничения

В README не приведены результаты оценки качества или сравнение с исходной моделью; применимость к задачам за пределами корейского языка не описана.

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

Model Details

기존 meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 모델의 32개 layer중 10개 layer를 삭제하고 학습한 모델입니다

Uses

import transformers
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("kikikara/ko-llama-3.1-5b-instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("kikikara/ko-llama-3.1-5b-instruct", device_map="auto")

pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    tokenizer=tokenizer,
    device_map="auto",
)

question = "왜 살아야 하는지 철학적 측면에서 접근해봐"
messages = [
    {"role": "system", "content": "당신은 한국어 ai 모델입니다."},
    {"role": "user", "content": question},
]

outputs = pipeline(
    messages,
    repetition_penalty=1.1,
    max_new_tokens=1500,
)

print(outputs[0]["generated_text"][-1]['content'])

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
675085e

0 моделей