/ Модель

Характеристики

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

old-pp-mod-subj-transformer-1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная OPT-модель на 113,9 млн параметров для генерации текста с контекстом до 512 токенов.

96скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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-1 — языковая модель на архитектуре OPTForCausalLM, содержащая 113,9 млн параметров. Она предназначена для генерации текста и принимает текстовый контекст длиной до 512 токенов.

В карточке указано, что модель является дообученной версией другой модели, однако базовая модель, обучающие данные и целевые сценарии не приведены. README сообщает значение loss 3,9216 на оценочном наборе, но не описывает методику оценки и не даёт оснований судить о качестве для конкретных задач. Лицензия не указана в доступных данных.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание коротких текстовых фрагментов
  • эксперименты с генерацией текста на основе OPT

Ограничения

README не раскрывает базовую модель, обучающие данные, целевое назначение и методику оценки; приведённый loss сам по себе не позволяет оценить практическое качество. Лицензия в доступных данных не указана.

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-1

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

  • Loss: 3.9216

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

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
4.22840.03763194.2464
4.0220.031526384.0756
3.91650.032289574.0014
3.8450.033052763.9610
3.79230.033815953.9358
3.74720.034579143.9196
3.71440.035342333.9107
3.68310.036105523.9037
3.65550.036868713.8989
3.62961.037631903.8978
3.61020.038395103.8908
3.58751.039158303.8914
3.56880.039921503.8931
3.55131.0310684703.8935
3.53480.0311447903.8949
3.51891.0312211103.8979
3.50350.0312974303.8983
3.48861.0313737503.9014
3.47780.0314500703.9015
3.46971.0315263903.9047
3.46150.0316027103.9072
3.44630.0316790303.9081
3.43691.0317553503.9108
3.42680.0318316703.9115
3.41061.0319079903.9129
3.40090.0319843103.9149
3.38731.0320606303.9166
3.37760.0321369503.9181
3.36611.0322132703.9200
3.35530.0322895903.9216
3.34540.0323659103.9219
3.33750.0324422303.9231
3.32680.0325185503.9243
3.31741.0325948703.9252
3.30940.0326711903.9248
3.30411.0327475103.9247
3.29860.0328238303.9247
3.28830.0329001503.9242
3.2811.0329764703.9231
3.27750.0230527263.9216

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
a7aae1b

0 моделей