/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
21,7 млрд
Размер весов
31,9 ГБ
Лицензия
bigcode-openrail-m
Архитектура
starcoder2 · dense
Базовая модель
starcoder2-15b
Опубликована
12 мар 2024

starchat2-15b-sft-v0.1

Генерация текстаТекст → текст12 профессий

Разговорная модель HuggingFaceH4 на базе StarCoder2-15B для генерации текстовых ответов, помощи с кодом и решения математических задач.

50скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены12 мар 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

starchat2-15b-sft-v0.1 — дообученная HuggingFaceH4 на базе bigcode/starcoder2-15b разговорная языковая модель с архитектурой StarCoder2, предназначенная для генерации текста в диалоге. Модель содержит 21,7 млрд параметров и поддерживает контекст до 16 384 токенов.

Дообучение проводилось на наборах airoboros-3.2, Code-Feedback, orca-math-word-problems-200k, SystemChat и capybara. Модель можно использовать для диалоговых ответов, помощи с кодом и решения математических задач в формате текстовой генерации. Она распространяется по лицензии BigCode OpenRAIL-M.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге
  • генерация и объяснение кода
  • помощь при отладке программ
  • решение математических задач в текстовом формате

Ограничения

README не содержит описания результатов оценки, сценариев применения или известных ограничений; приведён только loss 0,6614 на оценочном наборе без деталей протокола.

Для каких профессий подходит12

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 starchat2-15b-sft-v0.1

This model is a fine-tuned version of bigcode/starcoder2-15b on the HuggingFaceH4/airoboros-3.2, the HuggingFaceH4/Code-Feedback, the HuggingFaceH4/orca-math-word-problems-200k, the HuggingFaceH4/SystemChat and the HuggingFaceH4/capybara datasets. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.6614

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: 2e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 16
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.64221.09100.6910
0.57012.018200.6639
0.52273.027300.6614

Framework versions

  • Transformers 4.39.0.dev0
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Starcoder2ForCausalLM
Ревизия весов
b4aa85d

0 моделей