/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
13,5 ГБ
Лицензия
Llama 2
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
meditron-7b-wo-kqa_golden-sft
Опубликована
30 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

meditron-7b-dpo-full-sft-wo-kqa_golden

Minbyul
Генерация текстаТекст → текст

Медицинская текстовая модель Llama на 6,6 млрд параметров, дообученная методом DPO для генерации ответов на английские запросы.

11скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 апр 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Minbyul/meditron-7b-dpo-full-sft-wo-kqa_golden — дообученная модель семейства Llama, созданная на основе Minbyul/meditron-7b-wo-kqa_golden-sft с применением DPO на датасете HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized. Модель содержит 6,6 млрд параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации текста по текстовым запросам. Базовая модель обучалась на медицинских инструкционных данных, поэтому модель ориентирована прежде всего на медицинские вопросы и ответы на английском языке.

Карточка приводит метрики оценки на тестовом наборе, включая точность предпочтений 0,775, однако не описывает конкретные сценарии применения или ограничения. Контекст модели составляет 2048 токенов. Лицензия — Llama 2; условия её использования определяются соответствующей лицензией.

Сценарии применения

  • ответы на медицинские вопросы на английском языке
  • генерация медицинских ответов по текстовым запросам
  • диалоговая помощь по медицинским темам

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. Карточка не описывает ограничения модели и не приводит подробностей сценариев оценки, поэтому медицинские ответы требуют проверки специалистом.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

meditron-7b-dpo-full-sft-wo-kqa_golden

This model is a fine-tuned version of Minbyul/meditron-7b-wo-kqa_golden-sft on the HuggingFaceH4/ultrafeedback_binarized dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.6415
  • Rewards/chosen: -0.0188
  • Rewards/rejected: -0.1421
  • Rewards/accuracies: 0.7750
  • Rewards/margins: 0.1233
  • Logps/rejected: -693.1373
  • Logps/chosen: -157.5604
  • Logits/rejected: -1.0479
  • Logits/chosen: -1.3209

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: 5e-07
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 64
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.39.0.dev0
  • Pytorch 2.1.2
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.15.2

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
4572e5f

0 моделей

    Создать бенчмарк