/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
7,1 млрд
Размер весов
29 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
18 янв 2024

alignment-handbook-zephyr-7b_ppostep_100

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальный чекпойнт Zephyr 7B после 100 шагов PPO для изучения и тестирования выравнивания разговорной языковой модели.

61скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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

alignment-handbook-zephyr-7b_ppostep_100 — экспериментальный чекпойнт Zephyr 7B, созданный запуском PPO-обучения в течение 100 шагов на модели alignment-handbook-zephyr-7b-sft. Модель разработана как часть эксперимента по выравниванию поведения разговорной языковой модели.

Это причинная языковая модель семейства Mistral с 7,1 млрд параметров и контекстом до 32 768 токенов. Она принимает текст и генерирует текст в диалоговом режиме; репозиторий содержит веса Safetensors. Поддерживаемые языки в доступных данных не определены.

Чекпойнт подходит для изучения влияния короткого PPO-обучения на ответы Zephyr и для экспериментального диалога. Карточка не сообщает результатов оценки качества или подробностей обучающих данных, поэтому пригодность для задач с требованиями к точности не подтверждена. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • изучение влияния PPO на ответы разговорной модели
  • тестирование поведения Zephyr после короткого этапа выравнивания
  • экспериментальная генерация диалоговых ответов
  • сравнение чекпойнтов до и после PPO

Ограничения

Карточка не содержит оценок качества и подробностей данных обучения; 100 шагов PPO указывают на короткий экспериментальный прогон, поэтому качество и устойчивость ответов не подтверждены.

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

alignment-handbook-zephyr-7b_ppo_step_100

2GPU, take the alignment-handbook-zephyr-7b-sft model, run the PPO on 100 steps.

=======================================================================

alignment-handbook-zephyr-7b_ppo_step_100

2GPU, take the alignment-handbook-zephyr-7b-sft model, run the PPO on 100 steps.

=======================================================================

alignment-handbook-zephyr-7b_ppo_step_100

2GPU, take the alignment-handbook-zephyr-7b-sft model, run the PPO on 100 steps.

=======================================================================

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
61d68e3

0 моделей