/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
3,9 млрд
Размер весов
18,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
7 сен 2024

MagpieLM-4B-SFT-v0.1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Промежуточная англоязычная модель Magpie-Align на 3,9 млрд параметров для генерации текста и диалогов, дообученная на базе NVIDIA Llama 3.1 Minitron.

67скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены18 сен 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

MagpieLM-4B-SFT-v0.1 — языковая модель Magpie-Align, дообученная на наборе Magpie-Align/MagpieLM-SFT-Data-v0.1 на базе nvidia/Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base. Это промежуточный чекпойнт для дальнейшего дообучения Magpie-Align/MagpieLM-4B-Chat-v0.1.

Модель использует плотную архитектуру Llama и содержит 3,9 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев; заявленный контекст — до 131 072 токенов. Карточка указывает поддержку английского языка и формат PyTorch с весами safetensors.

Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных рекомендаций по применению. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация англоязычных ответов в диалоге
  • создание черновиков и продолжение текста
  • прототипирование чат-ботов на базе Llama

Ограничения

Это промежуточный чекпойнт дообучения, а не финальная версия MagpieLM-4B-Chat-v0.1; результаты оценки качества не приведены. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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

Magpie

🐦 MagpieLM-4B-SFT-v0.1

Project Web: https://magpie-align.github.io/

Arxiv Technical Report: https://arxiv.org/abs/2406.08464

Codes: https://github.com/magpie-align/magpie

About This Model

Model full name: Llama3.1-MagpieLM-4B-SFT-v0.1

This model is a fine-tuned version of nvidia/Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base on Magpie-Align/MagpieLM-SFT-Data-v0.1 dataset.

This is the intermediate checkpoint for fine-tuning Magpie-Align/MagpieLM-4B-Chat-v0.1.

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 1
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 32
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 4
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 51
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.10260.003811.1547
0.69940.2015530.7142
0.61810.40301060.6375
0.59670.60451590.6134
0.57930.80602120.6004
0.57361.00752650.5914
0.54111.19383180.5883
0.54021.39533710.5864
0.54231.59684240.5856
0.54081.79834770.5854

Framework versions

  • Transformers 4.45.0.dev0
  • Pytorch 2.3.0+cu121
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1

axolotl version: 0.4.1

base_model: nvidia/Llama-3.1-Minitron-4B-Width-Base
model_type: AutoModelForCausalLM
tokenizer_type: AutoTokenizer
chat_template: llama3

load_in_8bit: false
load_in_4bit: false
strict: false

datasets:
  - path: Magpie-Align/MagpieLM-SFT-Data-v0.1
    type: sharegpt
    conversation: llama3
dataset_prepared_path: last_run_prepared
val_set_size: 0.001
output_dir: axolotl_out/MagpieLM-4B-SFT-v0.1

sequence_len: 8192
sample_packing: true
eval_sample_packing: false
pad_to_sequence_len: true

wandb_project: SynDa
wandb_entity:
wandb_watch:
wandb_name: Llama3.1-MagpieLM-4B-SFT-v0.1
wandb_log_model:
hub_model_id: Magpie-Align/MagpieLM-4B-SFT-v0.1

gradient_accumulation_steps: 32
micro_batch_size: 1
num_epochs: 2
optimizer: paged_adamw_8bit
lr_scheduler: cosine
learning_rate: 2e-5

train_on_inputs: false
group_by_length: false
bf16: true
fp16:
tf32: false

gradient_checkpointing: true
gradient_checkpointing_kwargs:
  use_reentrant: false
early_stopping_patience:
resume_from_checkpoint:
logging_steps: 1
xformers_attention:
flash_attention: true

warmup_ratio: 0.1
evals_per_epoch: 5
eval_table_size:
saves_per_epoch: 1
debug:
deepspeed:
weight_decay: 0.0
fsdp:
fsdp_config:
special_tokens:
  pad_token: <|end_of_text|>

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
d7dc6b9

0 моделей