Корейская авторегрессионная модель Llama на 10,7 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 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-v0.6 — авторегрессионная языковая модель семейства Llama с плотной архитектурой, опубликованная в формате Safetensors и предназначенная для генерации текста. Карточка показывает использование через Transformers и загрузку весов в FP16. Модель содержит 10,7 млрд параметров и имеет контекст длиной 2048 токенов.
Языковой тег карточки указывает на корейский язык, поэтому модель подходит для генерации текста на корейском. README не описывает конкретные сценарии, обучающие данные или результаты оценки качества. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.
Контекст ограничен 2048 токенами; README не приводит оценок качества и подробностей обучения.
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-v0.6"
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…