/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
12,9 млрд
Размер весов
26 ГБ
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
14 ноя 2023

ko-platypus-kiwi-13B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Корейская авторегрессионная модель на базе LLaMA 2 для генерации текста и ответов на корейском языке.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 ноя 2023

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

ko-platypus-kiwi-13B — авторегрессионная языковая модель на архитектуре LLaMA 2, разработанная Kyujin Han в рамках исследовательского консорциума компаний 미디어그룹사람과숲 и 마커. Модель содержит 12,9 млрд параметров и предназначена для генерации текста, в частности на корейском языке.

Модель дообучена на наборе kyujinpy/KOR-Orca-Platypus-kiwi поверх hyunseoki/ko-en-llama2-13b. В карточке приведены результаты сравнительной оценки на корейских бенчмарках, включая Ko-ARC, Ko-HellaSwag, Ko-MMLU, Ko-TruthfulQA и Ko-CommonGen V2. Контекст составляет 2048 токенов. Для загрузки указана библиотека Transformers и формат PyTorch.

Модель подходит для генерации ответов и текстов на корейском языке, однако карточка не описывает отдельные специализированные функции. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 требует указания авторства, распространяет производные работы на тех же условиях и ограничивает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • генерация ответов на вопросы на корейском языке
  • создание коротких текстов на корейском языке
  • генерация идей и типовых продолжений текста на корейском языке

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами; в карточке не описаны специализированные функции или подробные ограничения качества. Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 запрещает коммерческое использование.

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

(주)미디어그룹사람과숲과 (주)마커의 LLM 연구 컨소시엄에서 개발된 모델입니다
The license is cc-by-nc-sa-4.0.

KOR-Orca-Platypus-kiwi🥝

Model Details

Model Developers Kyujin Han (kyujinpy)

Model Architecture
ko-platypus-kiwi-13B is an auto-regressive language model based on the LLaMA2 transformer architecture.

Base Model hyunseoki/ko-en-llama2-13b

Training Dataset
I used kyujinpy/KOR-Orca-Platypus-kiwi.

Model comparisons

ModelAverageKo-ARCKo-HellaSwagKo-MMLUKo-TruthfulQAKo-CommonGen V2
ko-platypus-kiwi-13B🥝48.9742.4154.2941.9840.0566.12

Implementation Code

### KO-Platypus
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

repo = "kyujinpy/ko-platypus-kiwi-13B"
OpenOrca = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        repo,
        return_dict=True,
        torch_dtype=torch.float16,
        device_map='auto'
)
OpenOrca_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(repo)

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
49980bc

0 моделей