/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
5,8 млрд
Размер весов
12,1 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
7 янв 2024

Instruct_Yi-6B_Dolly_CodeAlpaca

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

Языковая модель Yi-6B, дообученная на инструкциях и примерах кода для генерации ответов и помощи в программировании.

63скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 янв 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

InstructYi-6BDolly15K — авторегрессионная языковая модель на 5,8 млрд параметров, дообученная HenryJJ на базе Yi-6B с помощью LoRA. В обучении использовались наборы Databricks Dolly 15K и CodeAlpaca 20K; модель обучалась следовать инструкциям и лучше справляться с задачами программирования. Для запросов применяется шаблон [INST] с инструкцией и, при необходимости, контекстом.

Модель предназначена для генерации ответов на инструкции и помощи с кодом на английском языке. Репозиторий содержит веса Safetensors; контекст модели по метаданным составляет 4096 токенов. README сообщает о тренировке на окне 2048 токенов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на инструкции и вопросы на английском языке
  • генерация фрагментов кода по текстовому запросу
  • объяснение и преобразование кода
  • создание текстов по заданной теме

Ограничения

README указывает обучение с окном контекста 2048 токенов, тогда как метаданные каталога указывают нативный контекст 4096 токенов. Оценки качества и перечень поддерживаемых языков, кроме английского, не приведены.

Для каких профессий подходит10

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

Instruct_Yi-6B_Dolly15K

Fine-tuned from Yi-6B, used Dolly15k for the dataset. 90% for training, 10% validation. Trained for 2.0 epochs using Lora. Trained with 2048 context window. Compared with https://huggingface.co/HenryJJ/Instruct_Yi-6B_Dolly15K, I add additional CodeAlpaca_20K dataset that good at coding.

Model Details

  • Trained by: trained by HenryJJ.
  • Model type: Instruct_Yi-6B_Dolly15K is an auto-regressive language model based on the Llama 2 transformer architecture.
  • Language(s): English
  • License for Instruct_Yi-6B_Dolly15K: apache-2.0 license

Prompting

Prompt Template With Context

<|startoftext|>[INST]{instruction} {context}[/INST]{response}<|endoftext|>

<|startoftext|>[INST]
Write a 10-line poem about a given topic
The topic is about racecars
[/INST]

Prompt Template Without Context

<|startoftext|>[INST]
Who was the was the second president of the United States?
[/INST]

Training script:

Fully opensourced at: https://github.com/hengjiUSTC/learn-llm/blob/main/trl_finetune.py. Run on aws g4dn.12xlarge instance for 10 hours.

python3 trl_finetune.py --config configs/yi_6b-large.yml

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
97c3149

0 моделей