/ 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-ropes-Cont-IT-Step2
Опубликована
3 мар 2024

Bloom-1b7-glue-mrpc-Cont-IT-Step3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель семейства 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-glue-mrpc-Cont-IT-Step3 — дообученная автором alonzogarbanzo модель на основе alonzogarbanzo/Bloom-1b7-ropes-Cont-IT-Step2. Это плотная авторегрессионная модель семейства BLOOM с архитектурой BloomForCausalLM и 2,1 млрд параметров. Она предназначена для генерации текста; в названии упоминается GLUE MRPC, однако README не подтверждает состав обучающих данных или специализацию на этой задаче.

Контекст модели — 4096 токенов. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — BigScience BLOOM RAIL 1.0. Карточка не описывает качество, оценивание и конкретные ограничения модели.

Сценарии применения

  • генерация текста по заданному началу
  • продолжение текстового фрагмента
  • создание прототипов приложений с генерацией текста

Ограничения

README не содержит сведений о качестве, оценивании и обучающих данных; упоминание GLUE MRPC в названии само по себе не подтверждает специализацию на этой задаче.

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-glue-mrpc-Cont-IT-Step3

This model is a fine-tuned version of alonzogarbanzo/Bloom-1b7-ropes-Cont-IT-Step2 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': 0.0741, 'grad_norm': 3.153198719024658, 'learning_rate': 3.0000000000000004e-07, 'epoch': 10.0}

Average results: {'train_runtime': 362.8198, 'train_samples_per_second': 5.512, 'train_steps_per_second': 1.378, 'train_loss': 0.5167060216665268, '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
cab8adf

0 моделей