/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
14,1 млрд
Размер весов
29,5 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
hyperclovax · dense
Базовая модель
HyperCLOVAX-SEED-Think-14B
Библиотека
transformers
Опубликована
6 сен 2026

HyperCLOVA-X-SEED-Think-14B-correct-only-r1-ties

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная корейскоязычная модель на базе HyperCLOVA X SEED Think-14B для генерации ответов с дообучением на медицинских, числовых и причинно-следственных задачах.

83скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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

HyperCLOVA X SEED Think-14B Correct-Only TIES — языковая модель на 14,1 млрд параметров, разработанная автором репозитория на основе naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B. Это самостоятельная BF16-модель в формате safetensors: три LoRA-адаптера, независимо дообученные методом SFT на отобранных примерах, объединены методом TIES. Для диалогов используется исходный шаблон чата базовой модели; заявленная длина контекста — 131 072 токена.

Модель предназначена для генерации ответов и исследовательской оценки эффектов обучения на корректных ответах и слияния специализированных моделей. Три направления обучения охватывают вопросы по медицинским знаниям, числовые задачи из экономики и спорта, а также причинно-следственные рассуждения. Обучающие данные отбирались из AI Hub: в сумме использовано 1 223 примера, на которых базовая модель отвечала правильно.

Репозиторий сообщает о проверке весов на NaN/Inf и успешной генерации на 24 тестовых примерах, но не приводит результатов бенчмарков. Поэтому эти проверки подтверждают загрузку и базовую работоспособность, но не качество ответов на прикладных задачах. Лицензия указана как other; конкретные условия использования в карточке не раскрыты.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по медицинским знаниям на корейском языке
  • решение числовых задач по экономике и спорту
  • ответы на вопросы с причинно-следственным рассуждением
  • оценка влияния обучения на правильных примерах
  • исследование слияния специализированных языковых моделей методом TIES

Ограничения

Бенчмарковые оценки не приведены; проверка ограничена контролем NaN/Inf и генерацией на 24 тестовых примерах. Лицензия указана как other, поэтому конкретные условия использования следует уточнить у правообладателя.

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

HyperCLOVA X SEED Think-14B Correct-Only TIES

naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B pristine Base에서 세 AI Hub source를 각각 독립적으로 LoRA SFT한 뒤 TIES로 병합한 standalone BF16 모델입니다. 각 source의 1,000개 Base probe 중 Base가 정답을 맞힌 sample만 사용하여, source별 correct-only 학습 효과와 세 specialist의 병합 효과를 확인하기 위한 연구·평가용 모델입니다.

Model information

  • Base model: naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B
  • Base revision: 9b74e35d4c7e4ffec489f4171273caca8948a2b9
  • Format: standalone BF16 safetensors; 별도 adapter가 필요하지 않습니다.
  • Merge: TIES, weights [1.0, 1.0, 1.0], density 0.5
  • Chat template: Base 원본 그대로 사용했으며 수정하지 않았습니다.

Training data

세 adapter는 모두 pristine Base에서 독립적으로 학습했으며, 서로의 학습 데이터나 기존 mixture를 섞지 않았습니다. 아래 수는 각 1,000개 probe에서 correct로 판정된 실제 학습 sample 수입니다.

SpecialistAI Hub datasetCorrect-only samplesDataset URL
K71875 필수의료 의학지식 QA557AI Hub 71875
R71568 경제·스포츠 숫자 연산/수치 MRC131AI Hub 71568
C71949 인과관계 기반 추론535AI Hub 71949

총 1,223개 sample에 해당하는 세 correct-only adapter를 병합했습니다. 학습에는 public benchmark test 데이터, v0.21 mixture, 다른 fine-tuned checkpoint를 사용하지 않았습니다. 각 target은 기존 answer-first 형식을 유지했습니다.

Training configuration

Methodindependent LoRA SFT, then TIES merge
Rank / alpha / dropout16 / 32 / 0.05
Target modulesq_proj, k_proj, v_proj, o_proj, gate_proj, up_proj, down_proj
Learning rate5e-5, cosine scheduler, warmup ratio 0.03
Epochs1
Batchper-device 4, gradient accumulation 4, effective 16
Sequence length4096, packing disabled
PrecisionBF16
Objectiveassistant-token-only causal LM cross entropy
Seedstraining/data 42/42
Weight decay0

Validation

The merged weights passed a full NaN/Inf sweep over 421 parameters. The model was loaded and generated responses for 24 canonical smoke samples with zero empty outputs. This is a load/generation smoke check; no benchmark score is reported in this repository.

License and use

This derivative model is distributed under the Base model's HyperCLOVA X SEED 14B Think Model License Agreement included in LICENSE. Please review that agreement and the applicable AI Hub dataset terms before use or redistribution. The model is for research

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
HyperCLOVAXForCausalLM
Ревизия весов
08487db

0 моделей