/ Модель

Характеристики

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

rel-cl-transformer-3

Генерация текстаТекст → текст

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

80скачиваний 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/rel-cl-transformer-3 — дообученная языковая модель на архитектуре OPT с 113,9 млн параметров. Карточка сообщает о результате оценки: loss 3,8752, но не раскрывает назначение, обучающие данные или подробности оценки. Модель принимает текст и генерирует текст; длина контекста составляет 512 токенов.

Модель опубликована в формате PyTorch и отнесена к задаче генерации текста. Карточка называет её дообученной версией, но не сообщает базовую модель. Лицензия и ограничения применения не указаны.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание коротких текстовых ответов
  • эксперименты с компактными языковыми моделями

Ограничения

Карточка не описывает назначение, обучающие данные и подробности оценки; указан только loss 3,8752. Лицензия и ограничения применения не приведены.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

rel-cl2-transformer-3

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

  • Loss: 3.8752

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: 3
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • training_steps: 3052726

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
4.2380.03763204.2068
4.03261.031526404.0352
3.92540.032289603.9594
3.85411.033052803.9177
3.80510.033816003.8928
3.76360.034579203.8770
3.72831.035342403.8664
3.69740.036105603.8598
3.66651.036868803.8546
3.64350.037632003.8530
3.61781.038395203.8508
3.59860.039158403.8514
3.57911.039921603.8509
3.56210.0310684803.8518
3.54981.0311448003.8527
3.53450.0312211203.8540
3.52051.0312974403.8551
3.50630.0313737603.8565
3.49441.0314500803.8590
3.48280.0315264003.8615
3.47340.0316027203.8611
3.4651.0316790403.8627
3.45470.0317553603.8664
3.44311.0318316803.8674
3.42790.0319080003.8686
3.41881.0319843203.8693
3.40560.0320606403.8711
3.39421.0321369603.8723
3.38360.0322132803.8747
3.36981.0322896003.8753
3.36350.0323659203.8765
3.35651.0324422403.8772
3.3470.0325185603.8770
3.33471.0325948803.8784
3.32960.0326712003.8782
3.32230.0327475203.8780
3.31441.0328238403.8785
3.31080.0329001603.8772
3.30331.0329764803.8761
3.29480.0230527263.8752

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
176a31a

0 моделей