/ Модель

Характеристики

Контекст
200 000 токенов
Параметры
33,9 млрд
Размер весов
68,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
15 янв 2024

yi-34b-200k-rawrr-dpo-1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на rawrr_v1 модель Yi-34B-200K для продолжения текста и использования в качестве основы для дальнейшего дообучения.

62скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены27 мая 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

Модель adamo1139/yi-34b-200k-rawrr-dpo-1 — дообученная версия Yi-34B-200K, созданная автором репозитория с помощью DPO на наборе rawrr_v1. Для обучения использовался QLoRA с контекстом 200 000 токенов, рангом LoRA 4 и alpha 8; адаптер затем объединили с базовой моделью. По описанию, модель ориентирована на продолжение текста, а не на следование инструкциям, и предназначена в том числе для дальнейшего дообучения.

Дообучение направлено на снижение числа отказов, особенно на безвредные запросы, и на более свободное завершение текста по сравнению с инструктивным поведением. Это языковая модель семейства Llama с 33,9 млрд параметров; репозиторий содержит веса safetensors. Лицензия в метаданных указана как Apache 2.0, однако README заявляет условия yi-license и использование только в некоммерческих целях, поэтому перед применением следует проверить действующие условия базовой модели и производной.

Сценарии применения

  • продолжение текста по заданному началу
  • генерация свободных текстовых продолжений без инструктивного формата
  • подготовка базовой модели для последующего дообучения
  • эксперименты со снижением числа отказов на безвредных темах

Ограничения

Модель не предназначена для следования инструкциям и ориентирована на продолжение текста; число отказов снижено, но полностью их отсутствие не гарантируется. README указывает на некоммерческое использование по yi-license, тогда как метаданные репозитория указывают Apache 2.0; условия лицензии требуют проверки.

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

NEW STRONGER RAWRR FINETUNE COMING SOON!

This model is Yi-34B-200K fine-tuned using DPO on rawrr_v1 dataset using QLoRA at ctx 200, lora_r 4 and lora_alpha 8. I then merged the adapter with base model. This model is akin to raw LLaMa 65B, it's not meant to follow instructions but instead should be useful as base for further fine-tuning.

Rawrr_v1 dataset made it so that this model issue less refusals, especially for benign topics, and is moreso completion focused rather than instruct focused. Base yi-34B-200k suffers from contamination on instruct and refusal datasets, i am attempting to fix that by training base models with DPO on rawrr dataset, making them more raw.

License: yi-license + non-commercial use only

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
6a515d0

0 моделей