/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
1,2 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
olmo · dense
Опубликована
17 июл 2024

OLMo-1B-0724-SFT-hf

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Англоязычная модель OLMo с 1,2 млрд параметров, дообученная на Tulu 2 для диалогов, следования инструкциям и генерации текста.

88скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 июл 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

OLMo-1B-0724-SFT-hf — языковая модель семейства OLMo, дообученная Hamish Ivison на базовой OLMo-1B-0724-hf в течение пяти эпох на версии набора Tulu 2. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых инструкций; её можно использовать для ответов на вопросы, следования инструкциям и решения задач с пошаговым рассуждением. По данным метаданных, это плотная авторегрессионная архитектура OlmoForCausalLM с 1,2 млрд параметров и контекстом до 4096 токенов.

В приведённых оценках SFT-версия показала результаты 36,0 на MMLU 0-shot, 12,5 на GSM8k CoT 8-shot и 27,2 на BBH CoT 3-shot; README отмечает, что отдельная версия Instruct с дополнительным DPO-обучением в целом работает лучше. Модель ориентирована на английский язык. Распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на английском языке
  • выполнение текстовых инструкций
  • ведение простых диалогов
  • решение математических задач с пошаговым рассуждением
  • генерация связного текста

Ограничения

Модель компактна и в приведённых оценках уступает версии OLMo-1B-0724-Instruct-hf по BBH. README рекомендует Instruct-вариант для более высокой общей производительности.

Для каких профессий подходит5

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

OLMo-1B-0724 SFT

OLMo-1B-0724-hf finetuned for 5 epochs with a learning rate of 1e-5 on the Tulu 2 dataset - specifically this version. I used a batch size of 1, 128 grad accumulation steps. Linear warmup for the first 3% of training then linear decay to 0.

I've additionally released an 'instruct' version which has additionally gone through DPO training. This model is generally more performant (see the metrics below), so check it out!

Evals are as follows:

MetricOLMo-1B-0724-hfOLMo-1B-0724-SFT-hf (this model!)OLMo-1B-0724-Instruct-hf
MMLU 0-shot25.036.036.7
GSM8k CoT 8-shot7.012.512.5
BBH CoT 3-shot22.527.230.6
HumanEval P@1016.021.222.0
AlpacaEval 1-41.550.9
AlpacaEval 2 LC-2.72.5
Toxigen % Toxic80.359.714.1
TruthfulQA %Info+True23.040.942.2
IFEval Loose Acc20.526.124.2
XSTest F167.681.979.8
Average of above metrics25.233.038.7

Model training and evaluation was performed using Open-instruct, so check that out for more details on evaluation.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
OlmoForCausalLM
Ревизия весов
2f6fb76

0 моделей