/ Модель
Каталог

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
16 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

jnkto2

stojchet
Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная на основе DeepSeek Coder модель для генерации и продолжения кода по текстовому запросу.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

jnkto2 — дообученная модель для генерации кода на основе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base, опубликованная пользователем stojchet. Модель с архитектурой Llama содержит 1,3 млрд параметров и принимает текст; заявленная длина контекста — 16 384 токена.

Модель предназначена для генерации и продолжения кода. В README приведены метрики оценки, включая loss 0,1622 и оценки chosen/rejected, однако описание набора данных, методики обучения и конкретных сценариев применения отсутствует. Файлы модели опубликованы в формате safetensors.

Лицензия указана как other; конкретные условия использования по имеющимся данным определить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация фрагментов кода по описанию
  • автодополнение кода
  • продолжение существующего кода

Ограничения

В README не описаны обучающие данные, поддерживаемые языки программирования и ограничения качества; приведённых метрик недостаточно для оценки результатов в практических задачах. Условия лицензии указаны как other, без конкретизации.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделейII.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

jnkto2

This model is a fine-tuned version of deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1622
  • Eval/rewards/chosen: 2.8267
  • Eval/logps/chosen: -114.3282
  • Eval/rewards/rejected: -13.1141
  • Eval/logps/rejected: -312.2004
  • Eval/rewards/margins: 15.9408
  • Eval/kl: 9.9982

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: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 256
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • lr_scheduler_warmup_steps: 200
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.11261.82861000.16229.9982

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
9d55072

0 моделей

    Создать бенчмарк