/ Модель

Характеристики

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

old-pp-mod-subj-transformer-0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная компактная OPT-модель для генерации текста с контекстом до 512 токенов.

113скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 янв 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/old-pp-mod-subj-transformer-0 — модель генерации текста на архитектуре OPT с 113,9 млн параметров и контекстом до 512 токенов. В карточке указано, что это дообученная модель; базовая модель и обучающие данные не названы. Для неё приведён результат оценки: loss 3,9272, но без описания набора данных и методики это значение трудно интерпретировать. Модель предназначена для генерации текста, однако конкретные сценарии и качество ответов карточка не описывает. Репозиторий содержит веса PyTorch; сведения о лицензии отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация продолжения заданного текста
  • создание коротких текстовых фрагментов
  • эксперименты с генерацией на компактной OPT-модели

Ограничения

Описание модели, базовая модель и обучающие данные не указаны; приведённый loss 3,9272 нельзя оценить без сведений о наборе и методике проверки. Лицензия и практические ограничения не описаны.

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

pp-mod-subj-transformer-0

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

  • Loss: 3.9272

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: 0
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • training_steps: 3052726

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
4.22250.03763194.2389
4.01850.031526384.0713
3.91310.032289573.9978
3.84090.033052763.9590
3.7880.033815953.9349
3.74440.034579143.9197
3.7110.035342333.9116
3.68290.036105523.9048
3.65410.036868713.9011
3.630.037631903.8989
3.61031.038395093.8982
3.58870.039158293.8914
3.5691.039921493.8933
3.5520.0310684693.8944
3.5351.0311447893.8962
3.51880.0312211093.8980
3.50281.0312974293.9003
3.48940.0313737493.9013
3.47691.0314500693.9045
3.46890.0315263893.9050
3.45880.0316027093.9080
3.44541.0316790293.9094
3.43450.0317553493.9128
3.42390.0318316693.9132
3.40881.0319079893.9164
3.39770.0319843093.9182
3.38641.0320606293.9208
3.3760.0321369493.9220
3.36521.0322132693.9247
3.35690.0322895893.9260
3.34491.0323659093.9271
3.33530.0324422293.9283
3.32451.0325185493.9300
3.31650.0325948693.9304
3.30940.0326711893.9313
3.30411.0327475093.9317
3.29660.0328238293.9312
3.28760.0329001493.9298
3.27971.0329764693.9291
3.27410.0230527263.9272

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
c19154c

0 моделей