/ 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
1 сен 2026

HyperCLOVA-X-SEED-Think-14B-minimal-sft-71875

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная корейскоязычная чат-модель HyperCLOVA X Think 14B, дообученная на небольшом наборе примеров для генерации ответов и контролируемой оценки рассуждений.

77скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 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 Minimal SFT — экспериментальная корейскоязычная чат-модель, опубликованная пользователем youngseok12 и дообученная на базе naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B. Это плотная причинная языковая модель HyperCLOVAXForCausalLM размером 14,1 млрд параметров; веса BF16 в формате safetensors представляют собой объединённую LoRA-адаптацию. Модель предназначена для генерации диалоговых ответов и контролируемой оценки рассуждений на корейском языке.

Дообучение выполнено на 512 примерах из набора AI Hub 71875 за одну эпоху с максимальной длиной последовательности 1024 токена; публичные бенчмарки не использовались. Контекст модели — до 131 072 токенов, однако обучение этой версии проводилось с гораздо более короткими последовательностями. Лицензия указана как other; действуют ограничения допустимого использования HyperCLOVA X, а применение данных AI Hub подчиняется условиям источника.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге на корейском языке
  • контролируемая оценка рассуждений и ответов с выбором варианта
  • эксперименты с минимальным дообучением корейской языковой модели

Ограничения

Модель экспериментальная и может допускать фактические ошибки и ошибки рассуждения; её не следует использовать вместо профессиональной юридической, медицинской или финансовой консультации. Дообучение проведено всего на 512 примерах, а использование датасета AI Hub 71875 регулируется условиями его источника.

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 14B Think — Minimal SFT (AI Hub 71875)

This repository contains a standalone BF16 model derived from naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B. A deliberately minimal LoRA adapter was trained and merged into the base weights for a first real leaderboard submission probe. The model name begins with HyperCLOVA X as required by the base model license.

Model details

  • Base model: naver-hyperclovax/HyperCLOVAX-SEED-Think-14B
  • Base revision: 9b74e35d4c7e4ffec489f4171273caca8948a2b9
  • Architecture: HyperCLOVAXForCausalLM
  • Weight format: BF16 safetensors, standalone merged full model
  • Chat template: official HyperCLOVA X template, preserved byte-for-byte
  • LoRA: rank 4, alpha 8, dropout 0, target modules q_proj, v_proj
  • Objective: assistant-token causal-language-model cross entropy
  • Learning rate: 1e-6, constant scheduler, no warmup or weight decay
  • Training: 512 examples, 1 epoch, 32 optimizer steps, effective batch 16
  • Maximum sequence length: 1024; precision: BF16; seed: 42
  • Public benchmark data: not used

The run first evaluated 746 eligible private-training candidates and retained 512 rows for which the pristine base model produced an unambiguous correct multiple-choice label. The source was the AI Hub dataset 71875; use of that data remains subject to the source dataset's terms. No benchmark questions, answers, evaluation artifacts, logs, credentials, or .env files are included in this repository.

Usage

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_id = "youngseok12/HyperCLOVA-X-SEED-Think-14B-minimal-sft-71875"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id, dtype=torch.bfloat16, device_map="auto"
)
messages = [{"role": "user", "content": "대한민국의 수도는 어디인가요?"}]
inputs = tokenizer.apply_chat_template(
    messages, add_generation_prompt=True, tokenize=True, return_tensors="pt"
).to(model.device)
with torch.inference_mode():
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=64, do_sample=False)
print(tokenizer.decode(outputs[0][inputs["input_ids"].shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

Intended use and limitations

This is an experimental Korean-language fine-tuned model for research and controlled evaluation. It may produce factual or reasoning errors and is not a substitute for professional legal, medical, financial, or other advice. The HyperCLOVA X acceptable-use restrictions and all applicable laws continue to apply to this derivative model.

License and notices

The full HyperCLOVA X SEED 14B Think Model License Agreement is included in LICENSE, and the required NAVER attribution is in NOTICE. Redistribution must comply with that agreement, including its prohibited-use policy and attribution requirements. AI Hub source-data terms also remain applicable.

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
139a2e4

0 моделей