Предварительно обученная вьетнамская GPT-NeoX на 1,7 млрд параметров для генерации текста.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это авторская предварительно обученная языковая модель GPT-NeoX, разработанная Eunyoung Lee и обученная на вьетнамском наборе данных. Модель предназначена для генерации текста на вьетнамском языке.
Архитектура — GPTNeoXForCausalLM с плотной сетью; объём модели составляет 1,7 млрд параметров, контекст — 2048 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch. В README указано, что обучение заняло около 4,5 часа и достигло 40 000 итераций.
Контекст модели ограничен 2048 токенами. README не приводит оценок качества или результатов тестирования.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Pretrained GPT-NeoX model with 31.3 Vietnamese dataset. Took about 4.5 hours to reach 40,000 iterations. Trained on A100 40GB GPU and 48 core CPU.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…