/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
6,6 млрд
Размер весов
27 ГБ
Архитектура
llama · dense
Опубликована
18 мар 2024

BrockportGPT-7b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная LLaMA 2 для ответов на вопросы о SUNY Brockport на основе синтетических данных, созданных с помощью GPT-4.

16скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

BrockportGPT-7b — дообученная модель семейства LLaMA 2, созданная для ответов на вопросы о Государственном университете Нью-Йорка в Брокпорте (SUNY Brockport). Для обучения использован синтетический набор вопросов и ответов, сформированный с помощью GPT-4 на основе сайта университета. Модель предназначена для диалоговых запросов об университете, например о подаче документов и доступных службах.

Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 6,6 млрд параметров; максимальная длина контекста — 4096 токенов. Репозиторий содержит веса PyTorch, а метаданные указывают поддержку английского языка и генерации текста. README предупреждает, что качество ответов различается. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы о поступлении в SUNY Brockport
  • поиск информации о службах и возможностях университета
  • диалоговая справка по материалам сайта SUNY Brockport

Ограничения

В README отмечено, что качество ответов различается. Данные обучения синтетические и основаны на сайте университета, поэтому ответы могут быть неполными или неточными.

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

BrockportGPT 7B

This is a finetuned LLaMA-2 model using a synthetically generated dataset from SUNY Brockports website using GPT-4. The goal here is to answer any question related to SUNY Brockport. This is accomplished to varying degrees of success.

For more information see https://www.matthewsaad.com/projects/brockportgpt/

Use this code for inference using GPTQ:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig, pipeline
import torch

prompt = lambda question: f"""\
<s>[INST] <<SYS>>
You are a helpful, respectful and honest assistant for SUNY Brockport, a public college in Brockport, New York. Always answer as helpfully as possible, while being safe.  Your answers should not include any harmful, unethical, racist, sexist, toxic, dangerous, or illegal content. Please ensure that your responses are socially unbiased and positive in nature.

If a question does not make any sense, or is not factually coherent, explain why instead of answering something not correct. If you don't know the answer to a question, please don't share false information.
<</SYS>>

{question} [/INST]
"""

REPO_ID = "msaad02/BrockportGPT-7b"

generator = pipeline(
    task='text-generation', 
    tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(REPO_ID),
    model=AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
        pretrained_model_name_or_path=REPO_ID,
        quantization_config=BitsAndBytesConfig(
            load_in_4bit=True,
            bnb_4bit_compute_dtype=torch.bfloat16,
            bnb_4bit_use_double_quant=True,
            bnb_4bit_quant_type='nf4'
        ),    
    ), 
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map={"": 0},
)

An example out is:

question="How can I apply to SUNY Brockport?"

output=generator(prompt(question), do_sample=True, temperature=0.7, max_new_tokens=512)
output[0]["generated_text"].split("[/INST]\n")[1]

"Applying to SUNY Brockport is a straightforward process. You can start by selecting the 'Apply Now' button on our homepage, which will guide you through the application process. Our Admissions Team is always available to assist you with any questions or concerns you may have. We can't wait to welcome you to our community of Golden Eagles!"

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
0589ae0

0 моделей