Корейская языковая модель на архитектуре Llama с 10,7 млрд параметров для генерации текста.
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-v0.9 — причинная языковая модель для генерации текста, доступная в формате safetensors и рассчитанная на запуск через Transformers. Она основана на плотной архитектуре Llama и содержит 10,7 млрд параметров; указанное контекстное окно составляет 2048 токенов. В метаданных указан корейский язык. README показывает загрузку модели и токенизатора через Transformers с использованием float16 и автоматического распределения по устройствам. Модель выпущена под лицензией Apache-2.0.
Контекстное окно ограничено 2048 токенами. README содержит только пример загрузки и не приводит оценок качества или результатов тестирования.
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-v0.9"
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…