/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
205 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
bert · dense
Опубликована
12 дек 2023

notdiamond-0001

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Классификатор Not Diamond выбирает, направить ли текстовый запрос в GPT-3.5 или GPT-4, помогая балансировать качество и стоимость.

59скачиваний за 30 дней138лайковвеса обновлены30 июл 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

notdiamond-0001 — классификатор-маршрутизатор запросов, разработанный Not Diamond. Он оценивает текстовый запрос и возвращает метку GPT-3.5 или GPT-4, помогая выбирать подходящую модель перед отправкой запроса; сами вызовы выбранной модели выполняются клиентом с собственными ключами. Модель обучена на сотнях тысяч примеров из междоменного оценивания.

Архитектура — BERT для классификации последовательностей, около 205,1 млн параметров; принимает текст и выдаёт одну из двух меток. Контекст ограничен 512 токенами. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0. Карточка не указывает поддерживаемые естественные языки, поэтому описание сценариев не предполагает конкретного языка.

Сценарии применения

  • маршрутизация запросов между GPT-3.5 и GPT-4
  • снижение стоимости обработки запросов к LLM
  • выбор модели для ответа на запрос пользователя
  • автоматическое распределение задач между моделями разной мощности

Ограничения

Классификатор выбирает только между GPT-3.5 и GPT-4 и сам не генерирует ответ: вызов модели выполняется отдельно на стороне клиента. Контекст ограничен 512 токенами; карточка не описывает качество маршрутизации по отдельным языкам или типам запросов.

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

notdiamond-0001

notdiamond-0001 automatically determines whether to send queries to GPT-3.5 or GPT-4, depending on which model is best-suited for your task. We've trained notdiamond-0001 on hundreds of thousands of data points from robust, cross-domain evaluation benchmarks.

This router is free to use under the Apache 2.0 license. You can also access a much more powerful router from our API which supports many more models.

The notdiamond-0001 router model is a classifier and will return a label for either GPT-3.5 or GPT-4. You determine which version of each model you want to use and make the calls client-side with your own keys.

To use notdiamond-0001, format your queries using the following prompt with your query appended at the end

    query = "Can you write a function that counts from 1 to 10?"

    formatted_prompt = f"""Determine whether the following query should be sent to GPT-3.5 or GPT-4.
        Query:
        {query}"""

You can then determine the model to call as follows

    import torch
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

    id2label = {0: 'gpt-3.5', 1: 'gpt-4'}
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("notdiamond/notdiamond-0001")
    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("notdiamond/notdiamond-0001")

    inputs = tokenizer(formatted_prompt, truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt")
    logits = model(**inputs).logits
    model_id = logits.argmax().item()
    model_to_call = id2label[model_id]

For more details on how you can integrate this into your techstack and use notdiamond-0001 to improve quality while reducing latency and cost, check out our documentation.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BertForSequenceClassification
Ревизия весов
d754679

0 моделей