/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
8 млн
Архитектура
gpt_neox · dense
Базовая модель
pythia-14m
Опубликована
18 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face

pythia_14m_sft

koshirowada
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная компактная модель GPT-NeoX для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями.

27скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 ноя 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

koshirowada/pythia_14m_sft — дообученная модель EleutherAI/pythia-14m с архитектурой GPT-NeoX для авторегрессионной генерации текста. В репозитории указано значение loss 2,4367 на оценочном наборе, однако подробности о назначении дообучения и данных отсутствуют.

Модель содержит 8 млн параметров и поддерживает контекст до 2048 токенов. Базовая модель описана как небольшая англоязычная исследовательская модель для изучения генерации текста и поведения языковых моделей. Карточка не сообщает о специализированной области применения или условиях лицензии.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста на компактной модели
  • изучение поведения авторегрессионных языковых моделей
  • оценка качества генерации на собственных данных

Ограничения

Датасет и целевое назначение дообучения не раскрыты, поэтому качество для конкретных сценариев оценить нельзя. Указанный результат loss приведён без описания оценочного набора.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

pythia_14m_sft

This model is a fine-tuned version of EleutherAI/pythia-14m on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.4367

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 32
  • eval_batch_size: 64
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
2.50741.05942.5707
2.20832.011882.4775
2.10353.017822.4367

Framework versions

  • Transformers 4.36.2
  • Pytorch 2.2.2+cu121
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoXForCausalLM
Ревизия весов
d17bade

0 моделей

    Создать бенчмарк