Таблица лидеров Open Ko LLM, сезон 2 🏆 Ранг-1 01.11.2024~28.12.2024 AI 와 빅데이터 분석 전문 기업인 Linkbricks Horizon-AI의 데이터사이언티스트인 지윤성(Saxo) 대표가 gemma-2-27b-it 베이스모델을 H100-80G 8개를 통해 SFT->DPO 파인 튜닝을 한 한글 언어 모델로 한국어-중국어-영어-일본어 교차 학습 데이터와 로지컬 데이터를 통하여 한중일영 언어 교차 증강 처리와 복잡한 한글 논리 문제 역시 대응 가능하도록 훈련한 모델이며 토크나이저는 단어 확장 없이 베이스 모델 그대로 Это. Для этого необходимо включить режим Deepspeed Stage=3, rslora 및 BAdam Layer Mode 사용 -ollama run benedict/linkbricks-gemma2-korean:27b Контрольный показатель (сезон 2 таблицы лидеров Open Ko LLM: № 1) Модель: Saxo/Linkbricks-Horizon-AI-Korean-Gemma-2-sft-dpo-27B Среднее значение: 51,37 Ko-GPQA: 25,25 Ko-Winogrande : 68,27 Ko-GSM8k : 70,96 Ko-EQ Bench : 50,25 Ko-IFEval : 49,84 KorNAT-CKA : 34,59 KorNAT-SVA : 48,42 Ko-Безвредность : 65,66 Ko-Полезность : 49,12 Генеральный директор Юнсунг Джи (Saxo), специалист по данным Linkbricks Horizon-AI, компания, специализирующаяся на искусственном интеллекте и анализе больших данных, доработала базовую модель gemma-2-27b-it с помощью SFT->DPO, используя четыре H100-80G. Это модель корейского языка, обученная решать сложные корейские логические задачи с помощью корейско-китайско-англо-японских данных перекрестного обучения и логических данных, а Tokenizer использует базовую модель без расширения слов.
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: Saxo
Теги: gguf, gemma2, conversational, ko, en, jp, cn, text-generation-inference
Лайков: 10 | Загрузок: 478
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
