许可证：MIT
数据集：

• hyokwan/llama3data_hkcode
  语言：
• 韩语（ko）
  库名称：transformers
  流水线标签：文本生成
  标签：
• hkcode
• hyokwan
• llama2
• solar
• 合并
• 混合
• 专家混合（moe）

模型详情：hkcode-solar-youtube-merged

hkcode-solar-youtube-merged模型是基于SOLAR-10.7B继续预训练的语言模型。

该模型由韩国理工大学金融科技系（Korea Polytechnics Fintech）特定部门训练。

许可证：https://llama.meta.com/llama3/license

预期用途

待定

使用方法

待定

责任与安全

我们相信，开放的AI方法能带来更好、更安全的产品，更快的创新以及更大的整体市场。我们致力于负责任的AI开发，并采取了一系列措施来限制滥用和危害，支持开源社区。

基础模型是广泛适用的技术，旨在用于多样化的应用场景。它们并非设计为开箱即用地满足所有开发者对所有用例安全级别的偏好，因为这些需求本质上会因不同应用而异。

相反，负责任的LLM应用部署是通过在应用开发的各个环节实施一系列安全最佳实践来实现的，从模型预训练、微调，到部署由保障措施组成的系统，以根据具体用例和受众定制安全需求。

作为Llama 3发布的一部分，我们更新了《负责任使用指南》，概述了开发者为应用实现模型和系统级安全所需的步骤和最佳实践。我们还提供了一系列资源，包括Meta Llama Guard 2和Code Shield保障措施。这些工具已被证明能显著降低LLM系统的残余风险，同时保持高水平的实用性。我们鼓励开发者根据需求调整并部署这些保障措施，并提供了参考实现以帮助入门。

负责任发布

除了上述负责任使用的考虑外，我们在发布决策前遵循了严格的流程，要求我们采取额外措施应对滥用和关键风险。

滥用

如果您访问或使用Llama 3，您需同意《可接受使用政策》。该政策的最新版本可在https://llama.meta.com/llama3/use-policy/找到。

伦理考量与限制

Llama 3的核心价值观是开放、包容和助人为乐。它旨在服务所有人，并适用于广泛的使用场景。因此，它的设计目标是让不同背景、经验和观点的人都能访问。Llama 3以用户及其需求为本，不添加不必要的判断或规范性，同时理解某些内容在某些情况下可能显得有问题，但在其他情况下可能有价值。它尊重所有用户的尊严和自主权，尤其是在推动创新和进步的自由思想和表达价值观方面。

但Llama 3是一项新技术，与任何新技术一样，使用它存在风险。迄今为止的测试仅以英语进行，并未覆盖也不可能覆盖所有场景。因此，与所有LLM一样，Llama 3的潜在输出无法提前预测，模型在某些情况下可能对用户提示产生不准确、有偏见或其他令人反感的回应。因此，在部署任何Llama 3模型应用前，开发者应进行针对其具体应用的安全测试和调整。如《负责任使用指南》所述，我们建议将Purple Llama解决方案（尤其是提供基础模型以过滤输入和输出提示的Llama Guard）纳入您的工作流程，以在模型级安全之上叠加系统级安全。

请参阅《负责任使用指南》：http://llama.meta.com/responsible-use-guide