/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
6,8 млрд
Размер весов
14,5 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
A.X-3.1-Light
Библиотека
transformers
Опубликована
5 сен 2026

AX-3.1-Light-specialist-132-ties-answerfirst

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Корейская дообученная модель на базе A.X-3.1-Light для генерации ответов с компактным форматом и подачей ответа в первую очередь.

29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 сен 2026

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

youngseok12 разработала эту модель на базе skt/A.X-3.1-Light для генерации ответов в разговорном и инструкционном формате. Это плотная модель семейства Llama с 6,8 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов; она принимает текст и генерирует текст. Модель ориентирована на корейский язык и выдаёт ответ в компактном формате «정답: X (근거: )». Она создана в два этапа: три специализированных LoRA-адаптера для наборов KMMLU-Pro, MuSR и Com2-main объединены методом TIES, после чего модель дополнительно обучена выдавать ответ в первую очередь. Итоговые веса BF16 сохранены в формате safetensors; отдельный адаптер не требуется. Лицензия — Apache-2.0.

Модель предназначена для ответов на вопросы и задач, где важны контролируемый формат и порядок подачи ответа. Локальная диагностика на выборках по 100 примеров для каждой оси показала улучшения на KMMLU-Pro и Com2-main относительно базовой модели, но автор предупреждает, что такая диагностика ранее неверно предсказывала результаты KMMLU-Pro. Для специализированной версии ещё нет результатов оценки на реальных данных. README рекомендует использовать модель для исследований и оценки и не полагаться на её ответы как на единственное основание для решений с высокими последствиями.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы с выбором варианта на корейском языке
  • выдача ответа в формате «정답: X (근거: )»
  • оценка поведения модели на задачах KMMLU-Pro
  • решение задач из MuSR и Com2-main с контролируемым форматом

Ограничения

Локальная диагностика на 100 примерах для каждой оси ненадёжно предсказывает результаты KMMLU-Pro, а измерений на реальных данных для specialist-версии пока нет. Генерация может быть неточной, поэтому модель не следует использовать как единственное основание для решений с высокими последствиями.

Для каких профессий подходит3

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

A.X-3.1-Light Specialist-132 TIES + Answer-First Correction

이 모델은 skt/A.X-3.1-Light에 축별 specialist LoRA 3개(K/R/C, 각 132행)를 TIES로 병합한 뒤, 그 결과물 위에 answer-first 출력 보정 LoRA를 추가로 학습해 다시 병합한 BF16 전체 가중치 모델입니다. 프로젝트 파이프라인의 마지막 단계 (specialist merge → 출력 행동 정리)를 그대로 적용한 버전입니다. 연구 및 평가용이며, 생성 결과가 부정확할 수 있으므로 고위험 의사결정의 유일한 근거로 사용해서는 안 됩니다.

Model information

  • Base model: skt/A.X-3.1-Light
  • Base model revision: 9b41bb2406472634d8812c0b8931fa40fa9a6c3a
  • Model format: standalone BF16 safetensors; no separate adapter is required

Pipeline (2 stages)

Stage 1 — specialist merge: K(KMMLU-Pro)/R(MuSR)/C(Com2-main) specialist LoRA를 각 132행(위치 균형 33/33/33/33, correct_unstable 개념 — base가 자유 생성으론 맞히지만 형식 통제·보기순서 변경에 실패하는 문항)으로 학습해 TIES (density 0.5)로 병합. 세부는 AX-3.1-Light-specialist-300-ties와 동일 방법론, 행 수만 축소.

Stage 2 — answer-first correction: Stage 1 병합본 위에, 기존 v0.21 (AX-3.1-Light-sft_v0_21) 학습에 쓴 것과 동일한 데이터 (format_sft_answer_first_v1.jsonl, 5,801행, AI Hub 569/71874/71857/71949/71610 출처)로 LoRA를 추가 학습해 병합. target schema는 정답: X (근거: <한 문장>) 압축형이며, v0.21과 동일한 조건(rank16/alpha32/lr 5e-5 cosine/epoch1)이다.

Local diagnosis (n=100/axis, canonical suite, A_acc)

축baseStage 1만(A안)이 모델(+보정)
click0.6640.720.71
kmmlu_pro0.3100.370.37
com2_main0.6100.660.67
snu_ko_musr0.4760.490.51
평균0.5150.5600.565

Known limitations

  • n=100/축 로컬 진단은 이전 실험(correct_all/correct_unstable)에서 KMMLU-Pro 방향을 실측과 정반대로 예측한 전례가 있어, 위 표의 KMMLU-Pro 상승을 실측 근거로 쓸 수 없다.
  • Stage 1(K/R/C-132) 단독 실측 결과는 이 리포지토리 업로드 시점에 아직 없다.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
28ba521

0 моделей