模型详情

模型描述

POLAR 是由 Plateer 公司 AI 实验室开发的韩语大语言模型。其灵感来源于 Upstage 公司的 SOLAR。我们将持续对该模型进行优化迭代，希望能为韩语大语言模型生态系统的发展贡献力量。

• 开发机构： Plateer 公司 AI 实验室（Woomun Jung、Eunsoo Ha、MinYoung Joo、Seongjun Son）
• 模型类型： 语言模型
• 支持语言（自然语言处理）： ko
• 许可证： apache-2.0
• 父模型：upstage/SOLAR-10.7B-v1.0

用途

直接使用

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("x2bee/POLAR-14B-v0.2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("x2bee/POLAR-14B-v0.2")

下游用途 [可选]

超出范围的用途

偏差、风险与局限性

已有大量研究探讨了语言模型的偏差和公平性问题（例如，参见 Sheng et al. (2021) 和 Bender et al. (2021)）。该模型生成的预测可能包含针对受保护群体、身份特征以及敏感社会和职业群体的令人不安且有害的刻板印象。

建议

训练详情

训练数据

需要更多关于训练数据的信息

训练过程

预处理

需要更多信息

速度、规模、时间

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评估

测试数据、因素与指标

测试数据

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因素

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指标

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结果

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模型检验

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环境影响

可以使用 Lacoste et al. (2019) 中提出的 机器学习影响计算器 来估算碳排放。

• 硬件类型： 需要更多信息
• 使用时长： 需要更多信息
• 云服务提供商： 需要更多信息
• 计算区域： 需要更多信息
• 碳排放量： 需要更多信息

技术规格 [可选]

模型架构与目标

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计算基础设施

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硬件

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软件

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引用

BibTeX：

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APA：

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术语表 [可选]

需要更多信息

更多信息 [可选]

如您想了解更多关于我们公司的信息，请访问以下链接。 tech.x2bee.com

模型卡片作者 [可选]

Woomun Jung, MinYoung Joo, Eunsu Ha, Seungjun Son

模型卡片联系方式

需要更多信息

如何开始使用模型

使用以下代码开始使用模型。