/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
9,1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bloom · dense
Опубликована
6 мар 2024

gpt3-finnish-8B-gptq-4bit

Генерация текстаТекст → текст

Русское описание этой модели ещё готовится. Пока можно заглянуть в карточку модели от автора ниже.

35скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 мар 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.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

GPTQ quantization of TurkuNLP/gpt3-finnish-8B.

Using the following settings:

quantization_config = GPTQConfig(
     bits=4,
     group_size=128,
     dataset="wikitext2",
     desc_act=False,
)

Original Model card:

Generative Pretrained Transformer with 8B parameteres for Finnish.

TurkuNLP Finnish GPT-3-models are a model family of pretrained monolingual GPT-style language models that are based on BLOOM-architecture. Note that the models are pure language models, meaning that they are not instruction finetuned for dialogue or answering questions.

These models are intended to be used as foundational models that can be e.g. instruction finetuned to serve as modern chat-models.

All models are trained for 300B tokens.

Parameters

ModelLayersDimHeadsParams
Small1276812186M
Medium24102416437M
Large24153616881M
XL242064241.5B
”3B”322560322.8B
”8B”324096327.5B
"13B"4051204013.3B

Datasets

We used a combination of multiple Finnish resources.

Sampling ratios

DatasetCharsRatioWeightW.Ratio
Parsebank35.0B16.9%1.522.7%
mC4-Fi46.3B22.4%1.020.0%
CC-Fi79.6B38.5%1.034.4%
Fiwiki0.8B0.4%3.01.0%
Lönnrot0.8B0.4%3.01.0%
Yle1.6B0.8%2.01.4%
STT2.2B1.1%2.01.9%
ePub13.5B6.5%1.05.8%
Lehdet5.8B2.8%1.02.5%
Suomi2420.6B9.9%1.08.9%
Reddit-Fi0.7B0.4%1.00.3%
TOTAL207.0B100.0%N/A100.0%

More documentation and a paper coming soon.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BloomForCausalLM
Ревизия весов
76864d6

0 моделей