/ Модель

Характеристики

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

pp-mod-subj-transformer-0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

80скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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/pp-mod-subj-transformer-0 — причинная языковая модель семейства OPT с 113,9 млн параметров, опубликованная в формате PyTorch. Согласно карточке, модель дообучена, однако базовая модель и обучающие данные не названы. Модель предназначена для генерации текста; контекст ограничен 512 токенами.

Карточка сообщает значение loss 3,9272 на тестовой выборке, но не описывает методику оценки и не приводит примеров применения. Сведений о поддерживаемых естественных языках и лицензии нет, поэтому область безопасного и разрешённого использования по карточке определить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация короткого текста
  • автодополнение текста в пределах короткого контекста
  • экспериментальная оценка генерации текста

Ограничения

Карточка не раскрывает базовую модель, языки, обучающие данные и лицензию; приведённый loss не сопровождается описанием протокола оценки. Контекст составляет 512 токенов.

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-subj2-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
4.230.03763204.2438
4.02631.031526404.0737
3.91570.032289604.0002
3.84851.033052803.9594
3.80010.033816003.9341
3.75271.034579203.9196
3.71660.035342403.9100
3.68431.036105603.9041
3.65450.036868803.8987
3.63310.037632003.8965
3.60821.038395203.8966
3.58660.039158403.8960
3.56971.039921603.8969
3.55330.0310684803.8981
3.53451.0311448003.8997
3.52170.0312211203.9007
3.50781.0312974403.9027
3.49740.0313737603.9055
3.48290.0314500803.9071
3.47331.0315264003.9077
3.46730.0316027203.9100
3.45231.0316790403.9129
3.44030.0317553603.9159
3.4291.0318316803.9174
3.4140.0319080003.9203
3.40641.0319843203.9213
3.39130.0320606403.9235
3.37950.0321369603.9254
3.37071.0322132803.9252
3.36030.0322896003.9274
3.34711.0323659203.9272
3.3440.0324422403.9295
3.33361.0325185603.9303
3.32690.0325948803.9306
3.3151.0326712003.9309
3.31040.0327475203.9305
3.30661.0328238403.9312
3.29630.0329001603.9298
3.28760.0329764803.9290
3.28041.0230527263.9272

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
369324a

0 моделей