/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
454 млн
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
opt · dense
Базовая модель
opt-350m
Опубликована
13 июн 2024

reward_modeling_anthropic_hh

Классификация текстаТекст → label

Дообученная на базе OPT-350M модель классификации текста для задач reward modeling.

63скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены13 июн 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

santiviquez/reward_modeling_anthropic_hh — дообученная модель на базе facebook/opt-350m с архитектурой OPTForSequenceClassification и 454,1 млн параметров. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; модель предназначена для классификации текста и связана с задачей reward modeling. Контекст модели — до 2048 токенов.

Карточка указывает, что модель дообучена на неизвестном наборе данных, но не приводит сведения о метриках, качестве, конкретном способе использования или ограничениях. Базовая OPT-350M — англоязычная авторегрессионная модель Meta AI. Лицензия репозитория обозначена как other, поэтому условия использования следует сверить с самой лицензией.

Сценарии применения

  • оценка текста для reward modeling
  • классификация текстовых ответов
  • ранжирование ответов по оценкам модели

Ограничения

Данные обучения и результаты оценки не описаны, поэтому качество и область применимости модели не установлены. Лицензия указана как other; условия использования нужно уточнить по лицензии репозитория.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

reward_modeling_anthropic_hh

This model is a fine-tuned version of facebook/opt-350m on an unknown dataset.

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: 5e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.41.2
  • Pytorch 2.3.0+cu121
  • Datasets 2.19.2
  • Tokenizers 0.19.1

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
OPTForSequenceClassification
Ревизия весов
b8c6707

0 моделей