/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
50,9 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt_neox · dense
Базовая модель
pythia-70m
Опубликована
29 янв 2024

HomeSchema_3_steps-finetuned

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная модель GPT-NeoX для генерации продолжений текста.

19скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены31 янв 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

HomeSchema_3_steps-finetuned — небольшая плотная авторегрессионная модель GPT-NeoX, дообученная на базе EleutherAI/pythia-70m. Она предназначена для генерации продолжения текста; карточка сообщает значение loss 0,5697 на наборе для оценки, но не раскрывает сценарий применения и подробности обучения.

Модель содержит 50,9 млн параметров, принимает текст и использует контекст длиной до 2048 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors. Базовая модель описана как англоязычная, однако языки и состав данных этого дообучения в карточке не уточнены. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка не приводит описания целевой области, обучающих данных или ограничений качества, поэтому пригодность модели для конкретных практических задач не подтверждена.

Сценарии применения

  • Генерация продолжения короткого текстового фрагмента
  • Эксперименты с дообучением компактных языковых моделей
  • Оценка генерации текста на собственных примерах

Ограничения

В карточке отсутствуют сведения о целевых сценариях, обучающих данных и подтверждённых ограничениях качества; указан только loss 0,5697 на оценочном наборе, без описания методики оценки.

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

HomeSchema_3_steps-finetuned

This model is a fine-tuned version of EleutherAI/pythia-70m on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.5697

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: 2e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
No log1.070.4186
No log2.0140.4747
No log3.0210.5697

Framework versions

  • Transformers 4.38.0.dev0
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.16.1
  • 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
GPTNeoXForCausalLM
Ревизия весов
7582c44

0 моделей