/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
15,4 млрд
Размер весов
23,7 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt_neox · dense
Опубликована
7 мая 2023

pythia-12b-sft-v8-7k-steps

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Англоязычная модель OpenAssistant на базе GPT-NeoX для генерации текста и ответов на текстовые запросы.

179скачиваний за 30 дней22лайкавеса обновлены24 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

OpenAssistant/pythia-12b-sft-v8-7k-steps — англоязычная модель генерации текста, разработанная OpenAssistant. Это дообученная методом supervised fine-tuning модель семейства GPT-NeoX с плотной архитектурой и примерно 15,4 млрд параметров. Она предназначена для генерации продолжений текста и ответов на текстовые запросы. Контекст составляет 2048 токенов; модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache 2.0. README указывает базовую модель OpenAssistant/pythia-12b-pre-v8-12.5k-steps.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста на английском языке
  • подготовка черновиков и коротких текстов
  • получение ответов на текстовые запросы
  • создание англоязычных формулировок

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами; сведений о специальных мерах против ошибок или оценках качества в карточке нет.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face
pythia-12b-sft-8:
  dtype: fp16
  log_dir: "pythia_log_12b"
  learning_rate: 6e-6
  model_name: OpenAssistant/pythia-12b-pre-v8-12.5k-steps
  output_dir: pythia_model_12b
  weight_decay: 0.0
  residual_dropout: 0.0
  max_length: 2048
  use_flash_attention: true
  warmup_steps: 100
  gradient_checkpointing: true
  gradient_accumulation_steps: 2
  per_device_train_batch_size: 4
  per_device_eval_batch_size: 4
  eval_steps: 251
  save_steps: 500
  num_train_epochs: 8
  save_total_limit: 4
  num_train_epochs: 8
  save_total_limit: 3
  use_custom_sampler: true
  sort_by_length: false
  save_strategy: steps
  datasets:
    - oasst_export:
        lang: "bg,ca,cs,da,de,en,es,fr,hr,hu,it,nl,pl,pt,ro,ru,sl,sr,sv,uk"
        input_file_path: 2023-05-06_OASST_labels.jsonl.gz
        val_split: 0.05
    - vicuna:
        val_split: 0.05
        max_val_set: 800
        fraction: 0.4
    - dolly15k:
        val_split: 0.05
        max_val_set: 300
    - grade_school_math_instructions:
        val_split: 0.05
    - code_alpaca:
        val_split: 0.05
        max_val_set: 250
    - red_pajama:
        fraction: 0.05
        max_val_set: 1000
    - wizardlm_70k:
        val_split: 0.05
        max_val_set: 500
        fraction: 0.4
    - poem_instructions:
        fraction: 0.5
        val_split: 0.025

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoXForCausalLM
Ревизия весов
275c9b7

0 моделей