/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
2,1 млрд
Размер весов
6,9 ГБ
Лицензия
BigScience BLOOM RAIL 1.0
Архитектура
bloom · dense
Базовая модель
bloom-1b7
Опубликована
27 фев 2024

Bloom-1b7-dialogsum

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная текстовая модель на базе BLOOM-1.7B для генерации текста, предположительно ориентированная на суммаризацию диалогов.

28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 фев 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

Bloom-1b7-dialogsum — дообученная модель BigScience на базе bigscience/bloom-1b7. Она предназначена для генерации текста; по названию репозитория можно предположить сценарий суммаризации диалогов, но README не подтверждает эту специализацию. Модель содержит 2,1 млрд параметров, использует плотную авторегрессионную архитектуру BLOOM и принимает текстовый контекст длиной до 4096 токенов. Доступна в формате safetensors.

Лицензия bigscience-bloom-rail-1.0. README не содержит сведений о наборе данных, оценке качества или ограничениях дообученной версии; поэтому её пригодность для суммаризации диалогов следует проверять на собственных данных.

Сценарии применения

  • генерация текста на основе текстового запроса
  • эксперименты с дообученной моделью BLOOM
  • суммаризация диалогов как предполагаемый сценарий по названию модели

Ограничения

README не подтверждает назначение для суммаризации диалогов и не приводит сведения о данных обучения или оценке качества. Следует проверять качество на целевых данных.

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

Bloom-1b7-dialogsum

This model is a fine-tuned version of bigscience/bloom-1b7 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: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 4
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 5
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Final epoch results: {'loss': 0.024, 'learning_rate': 1.4000000000000001e-06, 'epoch': 5.0}

After finished: {'train_runtime': 582.2106, 'train_samples_per_second': 1.718, 'train_steps_per_second': 0.429, 'train_loss': 0.72078223118186, 'epoch': 5.0}

Framework versions

  • Transformers 4.37.2
  • Pytorch 2.2.0+cu121
  • Datasets 2.17.0
  • Tokenizers 0.15.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BloomForCausalLM
Ревизия весов
9833ca8

0 моделей