/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
1,3 млрд
Размер весов
5,4 ГБ
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
deepseek-coder-1.3b-base
Опубликована
14 июл 2024

dpo5k2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на generator модель DeepSeek Coder с 1,3 млрд параметров для генерации текста и задач продолжения кода.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 июл 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

stojchet/dpo5k2 — дообученная модель на основе DeepSeek Coder 1.3B Base, обученная на наборе данных generator. Это плотная причинная языковая модель архитектуры LLaMA с 1,3 млрд параметров и контекстом до 16 384 токенов; веса представлены в формате safetensors. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, с ориентацией базовой модели на автодополнение и заполнение пропусков в коде.

В README приведены метрики оценки на тестовом наборе, включая точность предпочтений 0,7599 и разницу вознаграждений между выбранными и отклонёнными ответами 77,1251. Описание конкретных сценариев, ограничения и подробности обучения в карточке отсутствуют. Указана лицензия other; дополнительные условия использования не приведены.

Сценарии применения

  • генерация и продолжение кода
  • автодополнение фрагментов кода
  • заполнение пропусков в коде

Ограничения

README не описывает ограничения и практические сценарии подробно; приведённые метрики относятся к оценочному набору, но его состав не раскрыт. Лицензия указана как other, конкретные условия в предоставленных данных не описаны.

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

dpo5k2

This model is a fine-tuned version of deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base on the generator dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 6.1354
  • Rewards/chosen: -37.3199
  • Rewards/rejected: -114.4451
  • Rewards/accuracies: 0.7599
  • Rewards/margins: 77.1251
  • Logps/rejected: -1316.1266
  • Logps/chosen: -541.0429
  • Logits/rejected: -13.2895
  • Logits/chosen: -11.3220

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: 0.001
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 64
  • total_train_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 200
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRewards/chosenRewards/rejectedRewards/accuraciesRewards/marginsLogps/rejectedLogps/chosenLogits/rejectedLogits/chosen
0.1472.57441006.1354-37.3199-114.44510.759977.1251-1316.1266-541.0429-13.2895-11.3220

Framework versions

  • Transformers 4.43.0.dev0
  • Pytorch 2.2.2+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

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
fe4610b

0 моделей