Дообученная на корейских данных модель Llama 3.2 1B Instruct для диалогов и генерации текста по инструкциям.
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
vitus9988/Llama-3.2-1B-Instruct-Ko-SFT — дообученная модель семейства Llama 3.2 от автора аккаунта vitus9988, созданная на базе Meta Llama 3.2 1B Instruct. Это плотная авторегрессионная языковая модель с 1,2 млрд параметров для генерации текста и диалогов; в README приведён пример запуска через Transformers с форматом сообщений system/user. Метаданные указывают корейский язык и датасет MarkrAI/KOpen-HQ-Hermes-2.5-60K, поэтому модель ориентирована прежде всего на инструкции и общение на корейском языке. Заявленная длина контекста — 131 072 токена; файлы модели представлены в Safetensors.
Модель подходит для корейского чат-бота, ответов на инструкции и генерации текста. Как компактная модель на 1,2 млрд параметров, она может уступать более крупным моделям в сложных рассуждениях и широких многоязычных задачах; README не содержит результатов оценки качества. Лицензия — Apache-2.0.
Модель компактная — 1,2 млрд параметров; качество на сложных задачах и за пределами корейского языка в карточке не оценено.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
import torch
from transformers import pipeline
model_id = "vitus9988/Llama-3.2-1B-Instruct-Ko-SFT"
pipe = pipeline(
"text-generation",
model=model_id,
torch_dtype=torch.bfloat16,
device_map="auto",
)
messages = [
{"role": "system", "content": "You are a pirate chatbot who always responds in pirate speak!"},
{"role": "user", "content": "Who are you?"},
]
outputs = pipe(
messages,
max_new_tokens=256,
)
print(outputs[0]["generated_text"][-1])
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…