/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
50,9 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt_neox · dense
Базовая модель
pythia-70m
Опубликована
18 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face

pythia_70m_sft

koshirowada
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная GPT-NeoX-модель для генерации продолжений текста.

187скачиваний 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_70m_sft — дообученная модель генерации текста на основе EleutherAI/pythia-70m. Она использует плотную архитектуру GPT-NeoX с примерно 50,9 млн параметров и принимает текст для авторегрессионного продолжения. Контекст модели — до 2048 токенов; файлы весов представлены в формате Safetensors.

Карточка сообщает о дообучении на неизвестном датасете и приводит значение Loss 2.1030 на наборе оценки, но не описывает целевую предметную область, сценарии применения или языки обучения. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Из-за отсутствия сведений о данных и назначении её пригодность для конкретных задач не установлена.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текстового фрагмента
  • эксперименты с небольшой языковой моделью
  • оценка и сравнение качества генерации текста

Ограничения

Датасет дообучения неизвестен, а описание не уточняет целевые сценарии и языки; приведено только значение Loss 2.1030 на наборе оценки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.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 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

pythia_70m_sft

This model is a fine-tuned version of EleutherAI/pythia-70m on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.1030

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
2.16851.05942.2031
1.77732.011882.1203
1.54023.017822.1030

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
bfbe190

0 моделей

    Создать бенчмарк