/ Модель

Характеристики

Параметры
3,8 млрд
Размер весов
6 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
bloom · dense
Опубликована
11 апр 2024

bloom-3b-conversational

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная версия BLOOM с 3,8 млрд параметров для англоязычных диалогов с ИИ-ассистентом и прототипирования чат-ботов.

120скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены19 мар 2025

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

BLOOM 3b Conversational — языковая модель семейства BLOOM, дообученная CreitinGameplays для диалогов между пользователем и ИИ-ассистентом. Это плотная авторегрессионная модель с 3,8 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors. Модель генерирует текстовые ответы на запросы и может применяться для прототипирования чат-ботов, создания примеров диалогов и изучения разговорных возможностей языковых моделей. В обучении использовались Xilabs/instructmix, CreitinGameplays/small-chat-assistant-for-bloom и sahil2801/CodeAlpaca-20k; среди заявленных возможностей также есть генерация кода.

Модель рассчитана прежде всего на английский язык и обучалась с форматом, включающим системный запрос, запрос пользователя и ответ модели. Качество может снижаться при необычных стилях диалога и темах; ответы могут содержать предвзятости или фактические ошибки, поэтому их следует проверять. Автор указывает исследовательское назначение и не рекомендует модель для задач, требующих высокой точности и надёжности. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • генерация ответов чат-бота на запросы пользователя
  • создание примеров диалогов с ИИ-ассистентом
  • прототипирование англоязычного чат-бота
  • изучение возможностей языковых моделей в диалоге
  • генерация примеров кода по запросу

Ограничения

Модель может хуже справляться с темами и стилями диалога, отличающимися от обучающих данных, и выдавать предвзятые или фактически неверные ответы. Она не предназначена для сценариев, требующих высокой точности и надёжности.

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

🌸 BLOOM 3b Fine-tuned for Chat Assistant

bloom

Run this model on Kaggle Notebook

Model Name: bloom-3b-conversational

Model Architecture: bloom

Short Description: This model is a fine-tuned version of the BLOOM 3b language model, focusing on conversational interactions between an user and an AI assistant.

Intended Use: This model is intended for research purposes and exploration of conversational AI applications. It can be used for tasks like:

  • Generating responses to user prompts in a chat assistant setting.
  • Creating examples of chatbot interactions for further development.
  • Studying the capabilities of language models for conversation.

Limitations:

  • Fine-tuning Focus: The model's performance is optimized for the specific format and context of the fine-tuning data. It may not generalize well to significantly different conversation styles or topics.
  • Potential Biases: The model may inherit biases from the training data. It's important to be aware of these potential biases and use the model responsibly.
  • Limited Factual Accuracy: Language models are still under development and may generate responses that are not entirely factually accurate. It's important to verify information generated by the model with other sources.
  • Primarily English: While the model can respond in other languages, the quality and accuracy of its responses may be lower compared to English. This is because the model was primarily fine-tuned on English data.

Specific Input Format:

The model was fine-tuned using a specific input format that goes like this:

<|system|> {system prompt} </s> <|prompter|> {user prompt} </s> <|assistant|> {model response}

Using this format when interacting with the model can improve its performance and generate more relevant responses.

Disclaimer: This model is for research and exploration purposes only. It should not be used in any applications that require high levels of accuracy or reliability.


Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BloomForCausalLM
Ревизия весов
dd6e2be

0 моделей