Корейская языковая модель Llama на 10,7 млрд параметров для генерации текста с контекстом 2048 токенов.
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
mssma/ko-solar-10.7b-v0.5 — авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 10,7 млрд параметров, опубликованная в формате safetensors для использования через Transformers. Карточка показывает загрузку модели и токенизатора для генерации текста; в метаданных задача указана как text-generation.
Модель рассчитана на работу с корейским языком. Её контекст составляет 2048 токенов. Лицензия Apache 2.0 разрешает использование на её условиях. README не описывает специальные прикладные сценарии или результаты оценки качества.
Контекст ограничен 2048 токенами; README не приводит результатов оценки качества или подтверждений пригодности для конкретных сценариев.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch
path = "mssma/ko-solar-10.7b-v0.5"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
path,
return_dict=True,
torch_dtype=torch.float16,
device_map='auto'
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(path)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…