/ Модель

Характеристики

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

jd7

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

jd7 — дообученная на датасете generator модель на базе DeepSeek-Coder 1.3B для генерации и дополнения текста, включая код.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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

jd7 — дообученная модель генерации текста на базе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base, созданная автором репозитория на датасете generator. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры Llama с 1,3 млрд параметров, рассчитанная на контекст до 16 384 токенов. Метаданные указывают задачу text-generation; базовая модель предназначена для продолжения и автодополнения кода, поэтому jd7 может быть полезна для генерации и дополнения кода.

Подробности о специализации дообучения, оценке качества и ограничениях в карточке не раскрыты. Модель опубликована в формате safetensors; сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • генерация фрагментов кода
  • автодополнение кода
  • продолжение текстового или кодового фрагмента

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки, подробного описания специализации дообучения или условий лицензии; качество для конкретных задач не подтверждено.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

jd7

This model is a fine-tuned version of deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base on the generator 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: 1e-06
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 64
  • total_train_batch_size: 512
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 200
  • num_epochs: 4
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

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
dca9c9f

0 моделей