/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
8,2 млрд
Размер весов
17,1 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
gemma · dense
Базовая модель
gemma-ko-7b
Библиотека
transformers
Опубликована
2 апр 2024

gemma-ko-7b-instruct-v0.50

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная разговорная модель Gemma на 8,2 млрд параметров для генерации текста и выполнения языковых задач преимущественно на корейском языке.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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.

  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

Gemma Ko 7B Instruct v0.50 — дообученная lemon-mint разговорная языковая модель семейства Gemma для генерации связного текста, прежде всего на корейском языке. Модель основана на beomi/gemma-ko-7b и содержит 8,2 млрд параметров; использует плотную архитектуру GemmaForCausalLM и формат safetensors. Родной контекст составляет 8192 токена.

Модель предназначена для диалога, ответов на вопросы, суммаризации и перевода, а также для генерации текста на корейском и английском языках. Для ответов на корейском она ориентирована на связность и соответствие контексту.

Обучающие данные могут отражать предвзятость веб-источников, а ответы — содержать ошибки и недостоверные сведения, поэтому их следует проверять. Указана лицензия gemma-terms-of-use; метаданные Hugging Face обозначают её как other.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге на корейском языке
  • ответы на вопросы на корейском и английском языках
  • суммаризация корейских текстов
  • перевод между корейским и английским языками
  • генерация связного корейского текста с учётом контекста

Ограничения

Модель может воспроизводить предвзятость обучающих веб-данных и генерировать ошибочную или недостоверную информацию; ответы следует проверять.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

image/jpeg

Gemma Ko 7B Instruct v0.50

  • Eval Loss: 1.08372
  • Train Loss: 1.09816
  • lr: 1.5e-5
  • optimizer: adamw
  • lr_scheduler_type: cosine

Model Details

Model Description

The Gemma Ko 7B Instruct v0.50 model is designed for generating human-like text in the Korean language. It can be used for a variety of natural language processing tasks, such as language translation, text summarization, question answering, and conversation generation. This model is particularly well-suited for applications that require high-quality, coherent, and contextually relevant Korean text generation.

Limitations and Ethical Considerations

As Gemma Ko 7B has been trained on extensive web data, biases present in the training data may be reflected in the model. Additionally, there is a possibility that it may generate sentences containing errors or incorrect information. Therefore, rather than blindly trusting the model's output, it is necessary to refer to it with caution.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GemmaForCausalLM
Ревизия весов
e4e9b0f

0 моделей