An ablation of OctoCoder released for research purposes. Generally use OctoCoder, which performs better. Steps: 50
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Размер весов
- 31 ГБ
- Архитектура
- gpt_bigcode · dense
- Опубликована
- 29 июн 2023
Ссылки
starcoder-co-format
Исследовательская абляция OctoCoder для генерации текста и сравнения вариантов модели.
245скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 авг 2023
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
bigcode/starcoder-co-format — исследовательская абляция OctoCoder, опубликованная для изучения влияния формата данных. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства GPTBigCode для генерации текста; метаданные указывают контекст 8192 токена и формат PyTorch. В карточке указано, что обычно следует использовать OctoCoder, поскольку он работает лучше.
Модель предназначена для исследовательского сравнения вариантов OctoCoder. README не описывает конкретные пользовательские сценарии или языки, поэтому их нельзя уточнить. Опубликованные веса представлены в PyTorch; лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- сравнение абляционных вариантов OctoCoder
- исследование генерации текста архитектурой GPTBigCode
- воспроизведение экспериментов с моделью
Ограничения
README сообщает, что OctoCoder работает лучше; модель выпущена как исследовательская абляция. Языки и условия лицензии в предоставленных данных не указаны.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GPTBigCodeForCausalLM
- Ревизия весов
- 1e62111