/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1,7 млрд
Архитектура
opt · dense
Опубликована
14 апр 2023

opt1.3b-deepspeed-chat

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая текстовая модель OPT с 1,7 млрд параметров для генерации ответов и экспериментов с RLHF.

80скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены2 мая 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

Laurie/opt1.3b-deepspeed-chat — диалоговая модель генерации текста на базе архитектуры OPT, опубликованная пользователем Laurie. Модель содержит около 1,7 млрд параметров, принимает текст и выдаёт продолжение или ответ в текстовом формате; заявленная длина контекста — 2048 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch и описывает обучение в рамках DeepSpeed-RLHF с возможностью настраивать actor- и reward-модели.

Модель предназначена для генерации диалоговых ответов и экспериментов с обучением RLHF. В карточке перечислены англоязычные и китайскоязычные обучающие наборы данных. Указан язык am, однако README не поясняет его связь с назначением модели. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в текстовом диалоге
  • создание продолжений текста
  • эксперименты с обучением чат-моделей методом RLHF

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. README не приводит результаты оценки качества или подробное описание разговорных возможностей.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

license: apache-2.0 language: am

  • DeepSpeed-RLHF系统训练:DeepSpeed-HE 能够在 RLHF 中无缝地在推理和训练模式之间切换,使其能够利用来自 DeepSpeed-Inference 的各种优化,如张量并行计算和高性能CUDA算子进行语言生成,同时对训练部分还能从 ZeRO- 和 LoRA-based 内存优化策略中受益。DeepSpeed-HE 还能够自动在 RLHF 的不同阶段进行智能的内存管理和数据缓存。

  • Train Data:(English)--data_path Dahoas/rm-static Dahoas/full-hh-rlhf Dahoas/synthetic-instruct-gptj-pairwise yitingxie/rlhf-reward-datasets openai/webgpt_comparisons stanfordnlp/SHP

  • Train Data:(Chinese)--data_path wangrui6/Zhihu-KOL Cohere/miracl-zh-queries-22-12 Hello-SimpleAI/HC3-Chinese mkqa-Chinese

  • 可自定义actor model 和 reward model,亦可单独训练rlhf model

  • Usage:

    git clone https://github.com/microsoft/DeepSpeedExamples
    
    cd DeepSpeedExamples/applications/DeepSpeed-Chat
    
    pip install -r requirements.txt
    
    python chat.py --path Laurie/opt1.3b-deepspeed-chat
    

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
OPTForCausalLM
Ревизия весов
f39376b

0 моделей