/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
22 авг 2023

testmodel

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая англоязычная GPT-2-модель, дообученная на Alpaca для ответов на инструкции и простого чат-бота.

80скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 авг 2023

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

huashiyiqike/testmodel — дообученная модель семейства GPT-2 на 111 млн параметров, разработанная Corianas на основе Cerebras 111M с помощью инструментов Databricks Dolly. Её обучали два эпоха на наборе инструкций Alpaca, чтобы отвечать на пользовательские инструкции в формате простого чат-бота. Модель принимает текст и генерирует текст на английском языке; контекст составляет 2048 токенов.

Модель предназначена для экспериментов с генерацией текста и ответами на простые инструкции. Её фактические знания ненадёжны, и автор предостерегает от использования ответов там, где важна точность, в частности для медицинских и финансовых решений. Лицензия в метаданных — CC-BY-NC-SA-4.0; README указывает CC-BY-NC-4.0.

Сценарии применения

  • создание прототипа англоязычного чат-бота
  • эксперименты с генерацией текста по инструкциям
  • получение черновых ответов на простые запросы

Ограничения

Автор предупреждает, что фактические знания модели ненадёжны и ответы не подходят для сценариев, требующих точности, включая медицинские и финансовые советы. README и метаданные указывают разные варианты лицензии: CC-BY-NC-4.0 и CC-BY-NC-SA-4.0 соответственно.

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

Model Card for Cerebras 111M Dollyfied.

This is a finetuned model of Cerebras 111M model. using DataBricksLabs Dolly Framework

Model Details

Model Description

This is a finetuned version of cerebras' 111million paramater model that has been trained to follow instructions.

It was accomplished using DataBricks Dolly training tools and the alpaca dataset, and was trained for 2 epochs.

Uses

This is a simple GPT chatbot that has been finetuned to understand instructions. Its knowledge about facts about the world is should be considered suspect at best.

Direct Use

If you have a use you put it to, Please let me know.

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

Any form of use where any form of accuracy is needed. FOR THE LOVE OF GOD DO NOT FOLLOW MEDICAL ADVICE FROM THIS. or financial advice.

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

Limitations... Yes, I am sure there are so so many.

[More Information Needed]

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: 8xA100s (accomplished while I was downloading the model I was actually training.)
  • Minutes used: 7.5
  • Cloud Provider: LambdaGPU
  • Compute Region: USA
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
1ac5d24

0 моделей