/ Модель

Характеристики

Контекст
200 000 токенов
Параметры
5,8 млрд
Размер весов
12,1 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
5 фев 2024

zephyr-6b-dpo-full

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Плотная языковая модель семейства LLaMA на 5,8 млрд параметров для генерации текста и диалогов.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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

dlibf/zephyr-6b-dpo-full — это плотная авторегрессионная языковая модель семейства LLaMA с 5,8 млрд параметров, предназначенная для генерации текста и диалогового общения. В метаданных указано окно контекста до 200 000 токенов и формат весов Safetensors.

Карточка сообщает о метриках оценки DPO, включая точность предпочтений 0,7305 и разницу вознаграждений 0,5407, но не описывает обучающие данные, практические сценарии применения или подтверждённые языковые возможности. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • ведение диалога с чат-ботом
  • подготовка черновиков и формулировок

Ограничения

README не раскрывает обучающие данные, языковое покрытие и известные ограничения качества. Лицензия в доступных данных не указана.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

zephyr-6b-dpo-full

This model was trained from scratch on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.5676
  • Rewards/chosen: -0.5685
  • Rewards/rejected: -1.1091
  • Rewards/accuracies: 0.7305
  • Rewards/margins: 0.5407
  • Logps/rejected: -384.2899
  • Logps/chosen: -336.4684
  • Logits/rejected: -0.9166
  • Logits/chosen: -0.9852

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-07
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 8
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRewards/chosenRewards/rejectedRewards/accuraciesRewards/marginsLogps/rejectedLogps/chosenLogits/rejectedLogits/chosen
0.65480.211000.6548-0.1060-0.20920.66800.1032-294.2936-290.2218-0.6577-0.7018
0.58810.422000.5968-0.3050-0.65750.68750.3525-339.1259-310.1252-0.7415-0.8023
0.57530.633000.5734-0.4917-0.97680.72270.4851-371.0564-328.7914-0.7579-0.8263
0.56020.844000.5689-0.4964-1.01570.73440.5193-374.9490-329.2605-0.8579-0.9263

Framework versions

  • Transformers 4.36.2
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.15.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
5349189

0 моделей