/ 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
14 июл 2024

Ссылки

Hugging Face

kto5k2

stojchet
Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Дообученная на базе DeepSeek Coder 1.3B модель для генерации текста и кода с контекстом до 16 384 токенов.

25скачиваний 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.

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

kto5k2 — дообученная модель для генерации текста на базе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base. Она использует плотную архитектуру семейства Llama и содержит 1,3 млрд параметров; формат весов — Safetensors. Модель предназначена для генерации и продолжения текста, в том числе кода, в пределах контекста до 16 384 токенов.

В карточке указаны результаты оценки: loss 0,2594 и метрики rewards, log-probabilities и KL. Данные обучения обозначены как None, а подробности о назначении, обучающих данных и ограничениях не приведены. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить в репозитории модели.

Сценарии применения

  • генерация и продолжение кода
  • автодополнение фрагментов кода
  • заполнение пропусков в коде
  • генерация текста по запросу

Ограничения

В карточке не описаны обучающий набор данных, конкретные сценарии применения и ограничения; результаты оценки приведены без контекста методики. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования требуют проверки.

Для каких профессий подходит7

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.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.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

kto5k2

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: 0.2594
  • Eval/rewards/chosen: -10.2507
  • Eval/logps/chosen: -248.4463
  • Eval/rewards/rejected: -8.3648
  • Eval/logps/rejected: -259.6887
  • Eval/rewards/margins: -1.8858
  • Eval/kl: 0.0

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-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 128
  • 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
0.12632.561000.25940.0

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
e583661

0 моделей

    Создать бенчмарк