Корейская 10,7-миллиардная Llama-модель для генерации текста и решения математических задач.
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
vitruv/vitruv_2 — Virtruv이 개발한 한국어 수학 문제 풀이에 초점을 맞춰 학습한 텍스트 생성 모델이다. README에 따르면 기반 모델은 vitruv/vitruv1이며, 학습 데이터에는 한국어·영어 번역 자료, 한국어 지시문 데이터, MathPile에서 샘플링해 직접 번역한 자료, 한국어 문화 콘텐츠 대본과 전문 전화 상담 내역이 포함됐다.
모델은 Llama 계열의 밀집형 인과 언어 모델로, 크기는 10.7B 파라미터이고 기본 문맥 길이는 2048 токена. Hugging Face 메타데이터에 указаны Transformers와 safetensors, Apache-2.0 лицензия. Карточка подтверждает упор на корейский язык и математику, однако не приводит результатов оценки качества или подробных инструкций по использованию.
Контекст ограничен 2048 токенами. В карточке не приведены оценки качества и подробности обучения, поэтому качество на математических задачах и других сценариях отдельно не подтверждено.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Who we are : Virtruv
해당 모델은 한국어 중 수학 모델에 집중하여 학습을 시도하였습니다.
Base Model : 'vitruv/vitruv1'
Dataset : 1 . traintogpb/aihub-koen-translation-integrated-tiny-100k
kyujinpy/KOR-gugugu-platypus-set
GAIR/MathPile : 다음 데이터 셋을 sampling 하여 직접 translate, 하였습니다.
Dataset 3:
출처 : AIHUB
DATASET 4: 한국어 문화 (영화/드라마) 대본 출처 : AIHUB
DATASET 5: 전문 전화 상담 내역 출처 : AIHUB
Prompt:
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…