An ablation of OctoCoder released for research purposes. Generally use OctoCoder, which performs better. Steps: 30
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Размер весов
- 31,6 ГБ
- Архитектура
- gpt_bigcode · dense
- Опубликована
- 29 июл 2023
Ссылки
starcoder-co-manual
Производная модели bigcode/starcoder-cxso. Экспериментальная абляция OctoCoder на архитектуре GPTBigCode для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.
235скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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
Карточка модели bigcode/starcoder-co-manual на Hugging Face совпадает с карточкой bigcode/starcoder-cxso, поэтому описание составлено по ней.
bigcode/starcoder-cxso — экспериментальная абляция OctoCoder, опубликованная для исследовательских целей. Это плотная авторегрессионная языковая модель архитектуры GPTBigCode, работающая с текстом и предназначенная для генерации текста; обычно рекомендуется использовать OctoCoder, который, согласно карточке, показывает лучшие результаты. Модель использует PyTorch и поддерживает контекст до 8192 токенов.
В README указано, что это шаг 30 эксперимента; карточка не уточняет специализацию по языкам программирования или другие сценарии применения. Репозиторий содержит веса в формате PyTorch. Условия лицензии в доступных данных не приведены.
Сценарии применения
- экспериментальная генерация текста
- исследование абляций OctoCoder
- сравнение вариантов языковых моделей
Ограничения
README рекомендует использовать OctoCoder, поскольку он показывает лучшие результаты. Условия лицензии и специализация по языкам не указаны в доступных данных.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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
- 22986fd