Pythia-160m supervised finetuned with Anthropic-hh-rlhf dataset for 1 epoch.
Benchmark evaluations included in repo done using lm-evaluation-harness.
See Pythia-160m for model details (paper).
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 152 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gpt_neox · dense
- Опубликована
- 21 июл 2023
Ссылки
eleuther-pythia160m-hh-sft
Небольшая GPT-NeoX-модель, дообученная на диалоговом наборе Anthropic HH-RLHF для генерации ответов на английском языке.
232скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
Модель lomahony/eleuther-pythia160m-hh-sft — языковая модель на архитектуре GPT-NeoX, полученная дообучением Pythia-160m на наборе Anthropic/hh-rlhf в течение одной эпохи. Она предназначена для генерации текста и ответов в диалогах; её можно использовать для экспериментов с поведением языковых моделей и оценки на тестах с помощью lm-evaluation-harness. Модель содержит 151,9 млн параметров и поддерживает контекст до 2048 токенов. Карточка указывает лицензию Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в коротком диалоге
- эксперименты с дообучением на предпочтениях людей
- оценка небольшой языковой модели на бенчмарках
- прототипирование текстовых генераторов с ограниченным контекстом
Ограничения
Модель небольшая (151,9 млн параметров) и рассчитана на контекст до 2048 токенов; качество и устойчивость ответов могут быть ограничены. README не приводит результатов бенчмарков или подробной оценки безопасности.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GPTNeoXForCausalLM
- Ревизия весов
- 6b539cf