/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
5,9 млрд
Размер весов
12,4 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Yi-Ko-6B
Опубликована
10 янв 2024

Yi-Ko-6B-Instruct-v1.0

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Корейская инструктивная модель на 5,9 млрд параметров для ответов на вопросы и выполнения текстовых инструкций.

18скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены10 янв 2024

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

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

Yi-Ko-6B-Instruct-v1.0 — корейская инструктивная языковая модель, созданная дообучением beomi/Yi-Ko-6B на наборах KOR-OpenOrca-Platypus-v3, KoAlpaca-v1.1a, ko_wikidata_QA и отобранных примерах AIHub MRC. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, примерно 5,9 млрд параметров и контекстом 2048 токенов. Она принимает инструкции в текстовом формате и генерирует текстовые ответы; карточка приводит оценку на нескольких корейских тестах понимания и рассуждения.

Модель предназначена прежде всего для диалога по инструкциям, ответов на вопросы и выполнения текстовых запросов на корейском языке. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с атрибуцией, но запрещает коммерческое применение. Результаты оценки относятся к указанным тестам и не гарантируют качество для всех запросов; контекст ограничен 2048 токенами.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на корейском языке
  • диалоговый помощник для корейскоязычных пользователей
  • выполнение инструкций и генерация ответов
  • ответы на вопросы по корейским знаниям
  • оценка понимания корейского текста

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

Для каких профессий подходит4

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Yi-Ko-6B-Instruct-v1.0

Model Details

Base Model

beomi/Yi-Ko-6B

Training Dataset

  1. kyujinpy/KOR-OpenOrca-Platypus-v3 🙇
  2. beomi/KoAlpaca-v1.1a 🙇
  3. maywell/ko_wikidata_QA 🙇
  4. AIHub MRC 데이터 선별 후 Instruction Format 맞게 변경 후 사용

Benchmark Results

AI-Harness Evaluation

https://github.com/Beomi/ko-lm-evaluation-harness

Modelkobest_boolqkobest_copakobest_hellaswagkobest_sentinegkorunsmilepawsx_ko
Zero-shot
Yi-Ko-6B-Instruct-v1.00.66190.77940.48580.45890.35200.5545
Yi-Ko-6B0.70700.76960.50090.40440.38280.5145

Instruction Format

### User:
{instruction}

### Assistant:
{response}

Loading the Model

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("wkshin89/Yi-Ko-6B-Instruct-v1.0")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "wkshin89/Yi-Ko-6B-Instruct-v1.0",
    device_map="auto",
    torch_dtype=torch.bfloat16,
)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
21d1f29

0 моделей