/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
621 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
phi · dense
Опубликована
8 апр 2024

Algae-550M-base

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Algae-550M-base — англоязычная базовая модель семейства Phi для генерации текста и ответов на вопросы.

136скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены8 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.

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

Algae-550M-base — базовая языковая модель PhelixZhen, разработанная автором самостоятельно. Это плотная авторегрессионная модель семейства Phi с 621,4 млн параметров; она обучалась в формате bf16 на открытых наборах данных объёмом 35 ГБ и прошла 1,8 эпохи обучения. Репозиторий содержит веса в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и ответов на вопросы. Автор сообщает результат 45,2 на TruthfulQA mc2, выше указанного результата GPT-2 — 40,6; остальные метрики, по описанию, сопоставимы с моделями аналогичного масштаба и объёма обучения. В качестве контекста указано 1024 токена. Модель ориентирована на английский язык.

Это базовая версия семейства Algae-550M, а не отдельная специализированная модель. Автор предупреждает, что опубликованный чекпойнт не обязательно является лучшим по результатам тестирования; сведений о систематической оценке качества и ограничениях применений немного. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых продолжений
  • ответы на вопросы на английском языке
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • оценка правдивости ответов в формате TruthfulQA

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами. Автор отмечает, что опубликованная версия не обязательно показывает лучшие результаты тестирования; данных о широкой систематической оценке модели не приведено.

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

This is the base model of Algae-550M.

This model was trained on a 35GB dataset using bf16 precision and completed 1.8 epochs. It performs well in answering questions, achieving a score of up to 45.2 in TruthfulQA (mc2), surpassing GPT-2 (40.6). Other metrics align with models of equivalent training and parameter volume.

This model was trained using open-source datasets. All work was completed solely by the author. Given that the author is currently a high school student without formal systematic training, any questions or suggestions are welcome.

It's important to note that the version of the model released here is not necessarily the one with the best performance in testing, but rather a version with improved overall language comprehension abilities.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
PhiForCausalLM
Ревизия весов
c49da90

0 моделей