/ Модель
Каталог

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
13 янв 2024

Ссылки

Hugging Face

Yi-Ko-6B-Instruct-v1.1

wkshin89
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Корейская инструкция-ориентированная модель на 5,9 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 фев 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.

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

Yi-Ko-6B-Instruct-v1.1 — корейская инструкция-ориентированная языковая модель, разработанная wkshin89 на основе beomi/Yi-Ko-6B. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Llama с 5,9 млрд параметров и контекстом до 2048 токенов. Она дообучена на корейских наборах инструкций, включая KOR-OpenOrca-Platypus-v3, KoAlpaca-v1.1a и ko_wikidata_QA, а также данных AIHub.

Модель предназначена для генерации текста и ответов на инструкции в формате диалога «User» и «Assistant», прежде всего на корейском языке. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но некоммерческое. Контекст ограничен 2048 токенами; качество и фактическая точность ответов зависят от запроса и обучающих данных.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на корейском языке
  • выполнение текстовых инструкций на корейском языке
  • генерация корейских диалоговых ответов
  • ответы на вопросы по фактам из корейской Википедии
  • создание корейских текстов в формате ассистента

Ограничения

Контекст модели ограничен 2048 токенами. Лицензия CC BY-NC 4.0 не разрешает коммерческое использование.

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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.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

Yi-Ko-6B-Instruct-v1.1

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 데이터 활용

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-v1.1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "wkshin89/Yi-Ko-6B-Instruct-v1.1",
    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
cb396dd

0 моделей

    Создать бенчмарк