/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1,2 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt_neox · dense
Базовая модель
pythia-1b-deduped
Опубликована
3 июл 2024

pythia1b-sft-tldr

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель GPT-NeoX на 1,2 млрд параметров для генерации текста, потенциально ориентированная на TL;DR-сводки.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 июл 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

pythia1b-sft-tldr — дообученная методом supervised fine-tuning авторегрессионная языковая модель на архитектуре GPT-NeoX, созданная на основе EleutherAI/pythia-1b-deduped. Модель содержит 1,2 млрд параметров и предназначена для генерации текста; название указывает на настройку для создания TL;DR-сводок, однако README не описывает её назначение и обучающие данные, поэтому специализация на суммаризации не подтверждена.

Модель принимает текст и генерирует текст, использует библиотеку Transformers и имеет контекстное окно 2048 токенов. В README приведено значение loss 2,3828 на оценочном наборе, но не указаны набор данных, методика оценки и сравнение с базовой моделью. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание черновиков и коротких ответов
  • экспериментальная генерация TL;DR-сводок

Ограничения

Обучающий набор и intended use не описаны, поэтому качество суммаризации и пригодность для конкретных сценариев не подтверждены. Контекст ограничен 2048 токенами.

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

pythia1b-sft-tldr

This model is a fine-tuned version of EleutherAI/pythia-1b-deduped on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.3828

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: 1e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 1
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
2.52780.20071832.4199
2.41360.40133662.4004
2.39780.60205492.3887
2.38130.80267322.3828

Framework versions

  • Transformers 4.41.1
  • Pytorch 2.2.1+cu121
  • Datasets 2.19.0
  • Tokenizers 0.19.1

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
7f42ae4

0 моделей