Англоязычная GPT-2 Large, дообученная на инструкционных данных Dolly 15K для генерации текста и использования как baseline MiniLLM.
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
SFT-gpt2-760M — англоязычная авторегрессионная модель семейства GPT-2, разработанная как базовый вариант для MiniLLM. Она получена supervised fine-tuning модели openai-community/gpt2-large на наборе инструкционных данных databricks-dolly-15k и предназначена для генерации текста по запросу и выполнения инструкций в сравнительных экспериментах с MiniLLM.
Модель содержит около 760 млн параметров, использует архитектуру GPT2LMHeadModel и принимает текст, выдавая текст. Контекст ограничен 1024 токенами. В репозитории представлены веса PyTorch и Safetensors; лицензия — Apache-2.0. Карточка позиционирует модель как baseline, поэтому её качество следует рассматривать в контексте сравнительных экспериментов по supervised fine-tuning.
Контекст ограничен 1024 токенами; модель представлена как baseline для экспериментов, и карточка не заявляет о её пригодности для производственного применения.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
SFT-gpt2-760M is a gpt2-large (760M) model supervised fine-tuned on databricks-dolly-15k.
It is used as a baseline for MiniLLM.
@inproceedings{minillm,
title={MiniLLM: Knowledge Distillation of Large Language Models},
author={Gu, Yuxian and Dong, Li and Wei, Furu and Huang, Minlie},
booktitle={Proceedings of ICLR},
year={2024}
}
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…