Uploaded model
- Developed by: yooncw
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : beomi/Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview
- Опубликована
- 6 авг 2024
Ссылки
Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-teddynote
Дообученная чат-модель на базе Llama 3 для генерации диалоговых ответов на корейском и английском языках.
17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 авг 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.
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.
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
yooncw/Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-teddynote — дообученная чат-модель, разработанная yooncw на базе beomi/Llama-3-Open-Ko-8B-Instruct-preview. Она предназначена для генерации текста в диалоговом формате и ответов на запросы. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 7,5 млрд параметров; длина контекста составляет 8192 токена. В качестве основы указана корейско-английская чат-модель, поэтому модель рассчитана прежде всего на корейский и английский языки.
Модель опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке упоминаются Unsloth и TRL как инструменты, использованные при обучении. Отдельные ограничения качества или сферы применения в карточке не описаны.
Сценарии применения
- ответы на вопросы в чате на корейском языке
- ответы на вопросы в чате на английском языке
- генерация диалоговых ответов
- следование текстовым инструкциям
Для каких профессий подходит6
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.6Универсальные способностиПеревод и языковая адаптацияAI помогает переносить смысл между языками, форматами и культурными контекстами.16 задач16 710моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 2b1f8e3