/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
43,5 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
llama-68m
Опубликована
19 мар 2024

gpt2-sft-dutch

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная диалоговая модель LLaMA для генерации текста, дообученная на базе JackFram/llama-68m на наборе UltraChat.

31скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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

gpt2-sft-dutch — компактная языковая модель семейства LLaMA, дообученная на базе JackFram/llama-68m командой pkarypis. Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; в карточке также приведён результат оценки Loss 2.0464.

Модель содержит 43,5 млн параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и принимает контекст длиной до 2048 токенов. Для обучения указан набор HuggingFaceH4/ultrachat_200k. Репозиторий содержит веса Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

Карточка не сообщает о специализированных сценариях, языковом охвате или оценке качества в прикладных задачах; базовая модель описана как англоязычная. Поэтому результаты для иных языков и сценариев могут быть ограничены.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание компактного чат-бота
  • эксперименты с дообучением языковых моделей

Ограничения

Карточка не приводит прикладных тестов или подробностей о возможностях модели; указан только результат Loss 2.0464. Англоязычная ориентация унаследована от базовой модели, поэтому качество на других языках не подтверждено.

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

gpt2-sft-dutch

This model is a fine-tuned version of JackFram/llama-68m on the HuggingFaceH4/ultrachat_200k dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.0464

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: 2e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • total_train_batch_size: 32
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1.0

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
2.0751.091292.0464

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.1.2
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.15.2

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
b5174a4

0 моделей