Причинная GPT-модель ChronoGPT с 2 млрд параметров для генерации текста.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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
fitleech/chronollm-2015 — причинная языковая модель ChronoGPT на архитектуре GPT, распространяемая в формате safetensors для PyTorch. В README указаны 2 млрд параметров, 52 слоя, 12 голов внимания, размерность модели 1536 и тип данных bfloat16.
Модель предназначена для генерации текста. В названии и тегах отмечена связь с хронологией и 2015 годом, а исходным чекпойнтом указан jjjlimaus/chrono2014-finance2015-ft3; конкретные сценарии и языки в карточке не описаны. Лицензия — Apache-2.0.
Карточка не подтверждает качество на конкретных задачах, поддержку определённых языков или специализированные возможности. Связь с финансовым чекпойнтом и 2015 годом указана в имени исходной модели и тегах, но область применения подробно не описана.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
A 2B-parameter causal language model (PyTorch / safetensors), ChronoGPT-style GPT architecture.
Source checkpoint: jjjlimaus/chrono2014-finance2015-ft3.
{
"model_type": "gpt",
"vocab_size": 50304,
"num_layers": 52,
"num_heads": 12,
"model_dim": 1536,
"torch_dtype": "bfloat16"
}
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Архитектура ChronoGPT неизвестна transformers в образе рантайма.