Характеристики

Контекст: 2 048 токенов
Параметры: 7,6 млрд
Размер весов: 23,6 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: gpt_neox · dense
Опубликована: 7 июн 2023

Ссылки

Hugging Face

kullm-polyglot-5.8b-v2

nlpai-lab

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная корейская модель GPT-NeoX для генерации текста на основе KULLM v2.

133скачиваний за 30 дней24лайкавеса обновлены7 июн 2023

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.

Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

KULLM-Polyglot-5.8B-v2 — языковая модель, разработанная nlpai-lab и полученная параметрически эффективным дообучением EleutherAI/polyglot-ko-5.8b на наборе данных KULLM v2. Она построена на архитектуре GPT-NeoX, содержит 7,6 млрд параметров и предназначена для генерации текста.

Сценарии применения

генерация корейского текста
подготовка ответов на текстовые запросы на корейском языке
создание корейских текстовых продолжений

Ограничения

Контекст модели ограничен 2048 токенами. Карточка указывает на обучение на KULLM v2, но не описывает конкретные оценки качества или подробные ограничения применения.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

KULLM-Polyglot-5.8B-v2

This model is a parameter-efficient fine-tuned version of EleutherAI/polyglot-ko-5.8b on a KULLM v2

Detail Codes are available at KULLM Github Repository

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 3e-4
train_batch_size: 128
seed: 42
distributed_type: multi-GPU (A100 80G)
num_devices: 4
gradient_accumulation_steps: 8
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 8.0

Framework versions

Transformers 4.28.1
Pytorch 2.0.0+cu117
Datasets 2.11.0
Tokenizers 0.13.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: GPTNeoXForCausalLM
Ревизия весов: 5981236