Дообученная instruct-модель Llama на 10,7 млрд параметров 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
WebSquareAI-Instruct-KoSOLAR-10.7b-v0.5.34 — текстовая генеративная модель, разработанная командой UI Platform компании Inswave Systems. Это дообученная instruct-версия базовой модели LDCC/LDCC-SOLAR-10.7B на архитектуре Llama с 10,7 млрд параметров; она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций.
Модель принимает текст и генерирует текст. Её контекстное окно составляет 4096 токенов. В метаданных указан английский язык. Для загрузки предусмотрены Transformers и PyTorch; в примере используется точность float16. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование.
Контекст ограничен 4096 токенами. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Developed by Inswave Systems UI Platform Team
Base Model LDCC/LDCC-SOLAR-10.7B
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
repo = "kimwooglae/WebSquareAI-Instruct-KoSOLAR-10.7b-v0.5.34"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
repo,
return_dict=True,
torch_dtype=torch.float16,
device_map='auto'
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…