Экспериментальная текстовая модель на базе cosmo-1b для проверки обучения QLoRA/LISA и эффекта катастрофического забывания.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Lambent/cosmo-1b-qlora-pythontest — экспериментальный чекпойнт на архитектуре Llama, предназначенный для проверки влияния обучения QLoRA и LISA на забывание ранее усвоенных знаний. В README приведены результаты оценки на подвыборке датасета HuggingFaceTB/cosmopedia-100k: loss снизился с 1,102 до 1,049 после 100 шагов LISA; для контрольного cosmo-1b указаны результаты на другой подвыборке, поэтому сравнение напрямую ограничено.
Метаданные указывают 1,7 млрд параметров, контекст 2048 токенов, формат PyTorch и лицензию Apache-2.0. Модель генерирует текст; карточка не описывает её как универсальный прикладной ассистент.
Опубликованные результаты относятся к небольшим подвыборкам одного датасета; контрольная модель оценивалась на другой подвыборке, поэтому значения loss напрямую несопоставимы. Контекст ограничен 2048 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Catastrophic forgetting test results:
Initial evaluation loss on 1k subset of HuggingFaceTB/cosmopedia-100k dataset was 1.102. 100 steps of LISA training reduced this to 1.049.
Comparison to control: cosmo-1b started out with 1.003 loss on (a different subset of) dataset, increasing to 1.024 at 100 steps.
Axolotl config: Same as qdora version but without dora.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…