Характеристики

Контекст: 512 токенов
Архитектура: gpt2 · dense
Базовая модель: JudgeLLM2
Опубликована: 8 авг 2024

Ссылки

Judge-GPT2

Judge-GPT2 — дообученная модель GPT-2 на базе Wonder-Griffin/JudgeLLM2 с контекстом 512 токенов, назначение которой не раскрыто.

37скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 авг 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Judge-GPT2 — дообученная языковая модель на архитектуре GPT-2, созданная на основе Wonder-Griffin/JudgeLLM2. В карточке указана длина контекста 512 токенов; веса доступны в форматах PyTorch и safetensors.

Назначение модели, обучающие данные и результаты оценки в карточке не описаны, поэтому конкретные сценарии применения подтвердить нельзя. Лицензия не указана в доступных данных.

Ограничения

Назначение, обучающие данные и качество модели не описаны; контекст ограничен 512 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель I.11Универсальные способностиКлассификация, ранжирование и сопоставлениеAI помогает распределять объекты по категориям, устанавливать соответствия и определять порядок обработки.15 задач26 736моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Judge-GPT2

This model is a fine-tuned version of Wonder-Griffin/JudgeLLM2 on an unknown dataset.

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-05
train_batch_size: 8
eval_batch_size: 8
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3.0

Framework versions

Transformers 4.43.3
Pytorch 2.4.0+cu124
Datasets 2.20.0
Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Класс архитектуры: GPT2LMHeadModel
Ревизия весов: b942e47