/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1,6 млн
Архитектура
gpt_neox · dense
Базовая модель
pythia-14m
Опубликована
26 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

virus_pythia_14_1024_headless

Hack90
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная модель GPT-NeoX на базе Pythia-14m для генерации текста с контекстом до 2048 токенов.

142скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 апр 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Hack90/virus_pythia_14_1024_headless — дообученная авторегрессионная языковая модель семейства GPT-NeoX, созданная на базе EleutherAI/pythia-14m. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; число параметров — 1,6 млн, нативный контекст — 2048 токенов.

Модель предназначена для генерации текста. Карточка сообщает о дообучении на неизвестном наборе данных, но не описывает целевые сценарии, обучение или оценку качества. Базовая Pythia-14m — небольшая англоязычная модель для исследований генерации текста и поведения языковых моделей; русский язык и специализированные области для этой модели не заявлены. Условия лицензии в доступных данных не указаны.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста
  • исследование поведения небольших языковых моделей
  • тестирование авторегрессионной генерации

Ограничения

Данные дообучения неизвестны, а карточка не приводит сценарии применения и результаты оценки, поэтому качество и пригодность для конкретных задач не установлены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

virus_pythia_14_1024_headless

This model is a fine-tuned version of EleutherAI/pythia-14m on an unknown dataset.

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: 40
  • eval_batch_size: 40
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 10
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.40.0
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.19.0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoXForCausalLM
Ревизия весов
6f089d2

0 моделей

    Создать бенчмарк