/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
454 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt_neox · dense
Базовая модель
pythia-410m
Библиотека
transformers
Опубликована
3 сен 2024

pythia-410m-tulu-v2-mix

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на инструкциях Tulu модель GPT-NeoX для генерации текста и диалоговых ответов.

92скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 сен 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

pythia-410m-tulu-v2-mix — дообученная kykim0 модель на базе EleutherAI/pythia-410m, созданная на наборе инструкционных данных allenai/tulu-v2-sft-mixture. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства GPT-NeoX с 454,2 млн параметров, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов по инструкциям. Она принимает текст и выдаёт текст; максимальный контекст составляет 2048 токенов.

В карточке приведено значение loss 1,2142 на оценочном наборе, но подробности протокола оценки не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на текстовые инструкции
  • простые диалоговые ответы
  • продолжение англоязычного текста

Ограничения

Небольшой размер модели и контекст в 2048 токенов ограничивают сложность задач и объём учитываемого текста; подробные результаты и ограничения в карточке не раскрыты.

Для каких профессий подходит4

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

pythia-410m-tulu-v2-mix

This model is a fine-tuned version of EleutherAI/pythia-410m on the allenai/tulu-v2-sft-mixture dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.2142

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: 0.0002
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 2
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 4
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.63510.999925481.4234
1.31731.999850961.2321
1.12092.999776441.2142

Framework versions

  • Transformers 4.44.2
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoXForCausalLM
Ревизия весов
d925471

0 моделей