/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
114 млн
Архитектура
opt · dense
Опубликована
26 янв 2024

full-transformer-2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная модель на архитектуре OPT для генерации текста с контекстом 512 токенов.

127скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 фев 2024

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

CLMBR/full-transformer-2 — языковая модель на архитектуре OPT с 113,9 млн параметров, опубликованная в формате PyTorch. Метаданные указывают задачу генерации текста и контекст длиной 512 токенов. В README модель названа дообученной, однако базовая модель и обучающий набор не указаны.

Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в экспериментах или приложениях, которым подходит компактная авторегрессионная модель с коротким контекстом. README сообщает значение loss 3,8584 на оценочном наборе, но не описывает набор данных, методику оценки, ожидаемые сценарии использования или ограничения. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых продолжений
  • создание прототипа приложения для генерации текста
  • эксперименты с компактными языковыми моделями

Ограничения

Контекст ограничен 512 токенами; README не описывает обучающие данные, оценочную методику и ограничения применения.

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

full2-transformer-2

This model is a fine-tuned version of on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.8584

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 32
  • seed: 2
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • training_steps: 3052726

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
4.220.03763204.1907
4.01671.031526404.0230
3.90660.032289603.9490
3.84141.033052803.9087
3.79030.033816003.8839
3.75081.034579203.8681
3.72090.035342403.8568
3.69151.036105603.8505
3.66330.036868803.8461
3.6371.037632003.8436
3.61620.038395203.8419
3.59391.039158403.8410
3.57980.039921603.8408
3.56011.0310684803.8400
3.54230.0311448003.8404
3.52691.0312211203.8419
3.50950.0312974403.8427
3.49630.0313737603.8442
3.48191.0314500803.8454
3.47560.0315264003.8473
3.4641.0316027203.8481
3.45650.0316790403.8492
3.45171.0317553603.8505
3.4420.0318316803.8521
3.42761.0319080003.8537
3.41710.0319843203.8547
3.4051.0320606403.8551
3.39440.0321369603.8572
3.38671.0322132803.8572
3.37580.0322896003.8585
3.36161.0323659203.8600
3.35210.0324422403.8597
3.33940.0325185603.8603
3.3311.0325948803.8607
3.31930.0326712003.8603
3.3160.0327475203.8615
3.3081.0328238403.8602
3.30240.0329001603.8606
3.30170.0329764803.8594
3.2961.0230527263.8584

Framework versions

  • Transformers 4.33.3
  • Pytorch 2.0.1
  • Datasets 2.12.0
  • Tokenizers 0.13.3

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
OPTForCausalLM
Ревизия весов
17bc199

0 моделей