/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Размер весов
30,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
28 июл 2023

polylm-chat-13b

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Многоязычная диалоговая модель PolyLM-Multialpaca для генерации ответов и выполнения инструкций.

418скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены28 июл 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

PolyLM-Multialpaca — диалоговая модель DAMO-NLP-MT, дообученная на PolyLM-13b на наборах данных PolyLM и Multialpaca. Она предназначена для генерации ответов в многоязычном диалоге и выполнения пользовательских инструкций. Модель использует архитектуру GPT-2 и формат PyTorch; размер контекста — 2048 токенов.

Модель унаследовала типичные ограничения языковых моделей: может выдавать галлюцинации и токсичный текст. Перед применением в конкретной системе следует оценить риски безопасности и справедливости. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на пользовательские вопросы в диалоге
  • генерация многоязычных ответов по инструкции
  • создание диалогового прототипа на базе языковой модели

Ограничения

Модель может галлюцинировать и генерировать токсичный текст; перед использованием следует оценить риски безопасности и справедливости для конкретного приложения.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for PolyLM-Multialpaca

This model is finetuned on polyLM-13b using the following datasets:

Demo

Open

Bias, Risks, and Limitations

The information below in this section are copied from the model's official model card:

Our contributions are fully methodological: adding the support of multilingualism to LLM during training and SFT phases. It is unavoidable that PolyLM might exhibit several common deficiencies of language models, e.g. hallucination and toxicity. PolyLM should not be used directly in any application, without a prior assessment of safety and fairness concerns specific to the application.

Citation

BibTeX:

@misc{wei2023polylm,
    title={PolyLM: An Open Source Polyglot Large Language Model},
    author={Xiangpeng Wei and Haoran Wei and Huan Lin and Tianhao Li and Pei Zhang and Xingzhang Ren and Mei Li and Yu Wan and Zhiwei Cao and Binbin Xie and Tianxiang Hu and Shangjie Li and Binyuan Hui and Bowen Yu and Dayiheng Liu and Baosong Yang and Fei Huang and Jun Xie},
    year={2023},
    eprint={2307.06018},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.CL}
}

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
1cde7e7

0 моделей