Корейская LLaMA-модель с 10,7 млрд параметров для генерации текста в контексте 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-v0.8 — корейская языковая модель для генерации текста, опубликованная в формате Transformers. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 10,7 млрд параметров, предназначенная для запуска через AutoModelForCausalLM и AutoTokenizer; в карточке приведён пример загрузки с точностью float16 и автоматическим распределением по устройствам.
Модель можно применять для генерации и продолжения корейского текста. Метаданные указывают контекстное окно 2048 токенов и язык ko. Репозиторий содержит веса safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает обучение, специализированные сценарии или результаты оценки, поэтому качество для конкретных задач по карточке подтвердить нельзя.
Контекстное окно ограничено 2048 токенами. Карточка не приводит оценок качества или сведений о специализированной настройке модели.
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-v0.8"
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…