Ko Gpt Trinity 1.2B V0.5

🚀 Ko - GPT - Trinity 1.2B (v0.5)

Ko - GPT - Trinity 1.2B是一個基於Transformer架構的模型，它採用了SK電信復刻的GPT - 3架構。該模型在韓語處理方面表現出色，能夠學習韓語的內部表示，為下游任務提取有用特徵，尤其擅長根據提示生成文本。

🚀 快速開始

本部分暫未提供相關內容，若你需要使用該模型，請參考後續詳細介紹。

✨ 主要特性

• 基於GPT - 3架構：採用SK電信復刻的GPT - 3架構，具備強大的語言處理能力。
• 韓語處理專長：主要針對韓語進行訓練，在韓語的分類、搜索、總結和生成等任務中表現優秀。
• 文本生成能力：能夠根據輸入的提示信息，生成高質量的韓語文本。

📚 詳細文檔

模型描述

• 模型日期：2021年5月
• 模型類型：語言模型
• 模型版本：12億參數模型

訓練數據

Ko - GPT - Trinity 1.2B在Ko - DAT上進行訓練，這是SK電信為訓練該模型而創建的大規模精選數據集。

訓練過程

該模型在ko - DAT上進行了72000步、350億個標記的訓練。它作為掩碼自迴歸語言模型進行訓練，使用交叉熵損失函數。

預期用途和侷限性

• 預期用途：該模型學習韓語的內部表示，可用於提取對下游任務有用的特徵，尤其擅長根據提示生成文本。
• 侷限性和偏差：
  • 數據問題：由於訓練數據Ko - DAT包含褻瀆、低俗、政治敏感和冒犯性語言，模型可能會生成社會難以接受的文本。而且難以提前預測模型對特定提示的響應，可能會在無預警的情況下產生冒犯性內容。
  • 語言適應性：模型主要在韓語文本上進行訓練，最適合處理韓語相關任務。對於非韓語輸入或訓練數據中未充分體現的韓語方言，模型性能會下降。
  • 可解釋性和可預測性：與大多數深度學習系統一樣，尤其是這種規模的模型，很難解釋或預測模型的行為。
  • 新輸入的高方差：模型在新輸入上的預測校準可能不佳，在標準基準測試中的表現方差比人類高。

評估結果

諮詢方式

若你對該模型有任何問題或建議，請聯繫 [Eric] (eric.davis@sktair.com)

📄 許可證

該模型使用的許可證為cc - by - nc - sa - 4.0。