/ 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-glue-mrpc-Cont-IT-Step3
Опубликована
3 мар 2024

Bloom-1b7-dialogsum-Cont-IT-Step4

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель BLOOM на 2,1 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 4096 токенов.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 мар 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-Cont-IT-Step4 — дообученная языковая модель на архитектуре BLOOM, созданная на основе alonzogarbanzo/Bloom-1b7-glue-mrpc-Cont-IT-Step3. В карточке указано, что модель обучалась на неизвестном наборе данных; подробности о методике обучения и оценке отсутствуют.

Модель предназначена для генерации текста и имеет контекстное окно 4096 токенов. Название указывает на связь с суммаризацией диалогов, однако README не описывает сценарии применения и не подтверждает эту специализацию. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; размер модели — 2,1 млрд параметров.

Лицензия — BigScience BLOOM RAIL 1.0. Качество, поддерживаемые языки и ограничения модели в карточке не описаны; перед применением следует учитывать условия лицензии и проверять пригодность модели на целевых данных.

Сценарии применения

  • генерация текста на основе текстового запроса
  • экспериментальная суммаризация диалогов, предполагаемая по названию модели

Ограничения

Данные обучения и результаты оценки не описаны, поэтому качество и специализацию для суммаризации диалогов нельзя подтвердить. Поддерживаемые языки не указаны.

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-Cont-IT-Step4

This model is a fine-tuned version of alonzogarbanzo/Bloom-1b7-glue-mrpc-Cont-IT-Step3 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: 10
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Final results: {'loss': 0.0255, 'grad_norm': 0.49388185143470764, 'learning_rate': 4.0000000000000003e-07, 'epoch': 10.0}

Average results: {'train_runtime': 1192.3888, 'train_samples_per_second': 1.677, 'train_steps_per_second': 0.419, 'train_loss': 0.5184975152909755, 'epoch': 10.0}

Framework versions

  • Transformers 4.38.1
  • 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
297589f

0 моделей