/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
4 апр 2023

Quokka_256m

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая англоязычная GPT-2-модель, дообученная для выполнения инструкций и простого чат-общения.

414скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены18 ноя 2023

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

Corianas/Quokka_256m — англоязычный чат-бот на базе GPT-2, дообученный Corianas с использованием открытых инструментов и фреймворка DataBricksLabs Dolly. Модель предназначена для генерации текста в ответ на инструкции и простых диалоговых сценариев.

Архитектура — GPT2LMHeadModel, плотная авторегрессионная языковая модель; веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors. Контекст составляет 2048 токенов. README предупреждает, что знания модели о фактах окружающего мира крайне ограничены, поэтому её ответы не следует использовать как надёжный источник фактической информации.

Метаданные указывают лицензию Apache-2.0, тогда как README указывает CC-BY-NC-4.0; сведения о лицензии противоречат друг другу, поэтому условия использования следует уточнить по актуальной карточке репозитория.

Сценарии применения

  • ответы на простые инструкции на английском языке
  • создание прототипа текстового чат-бота
  • эксперименты с небольшими GPT-2-моделями

Ограничения

README отмечает, что фактические знания модели крайне ограничены. В README и метаданных указаны разные лицензии: CC-BY-NC-4.0 и Apache-2.0 соответственно.

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

Model Card for Model ID

This is a finetuned model of Cerebras 256M model using DataBricksLabs Dolly Framework

Model Details

Model Description

  • Developed by: Finetuned by Corianas (me) using open source tools
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): EN
  • License: cc-by-nc-4.0
  • Finetuned from model [optional]: https://huggingface.co/cerebras/Cerebras-GPT-256M

Uses

This is a simple GPT chatbot that has been finetuned to understand instructions. Its knowledge about facts about the world is should be considered almost non-existant.

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results


Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.24.88
ARC (25-shot)22.87
HellaSwag (10-shot)28.84
MMLU (5-shot)26.48
TruthfulQA (0-shot)39.47
Winogrande (5-shot)52.25
GSM8K (5-shot)0.0
DROP (3-shot)4.27

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
c760e65

0 моделей