/ 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
16 июл 2024

ndpo2

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

ndpo2 — дообученная на наборе generator модель DeepSeek Coder для генерации и продолжения текста, в том числе кода.

19скачиваний 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.

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

ndpo2 — дообученная модель на 1,3 млрд параметров, созданная на основе deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base и обученная на наборе generator. Она использует плотную архитектуру семейства Llama и предназначена для генерации текста; базовая модель ориентирована на продолжение, автодополнение и заполнение пропусков в коде. Заявленная длина контекста — 16 384 токена.

В README приведены метрики оценки на тестовом наборе, включая loss 0,0429 и точность rewards 0,9836, но не описаны сценарии применения и методика оценки. Модель распространяется в формате safetensors; лицензия указана как other, поэтому условия использования следует проверять в репозитории Hugging Face.

Сценарии применения

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

Ограничения

README не раскрывает конкретные ограничения и предназначение модели; приведённые метрики не сопровождаются описанием методики оценки. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования нужно уточнить в репозитории.

Для каких профессий подходит4

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

ndpo2

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: 0.0429
  • Rewards/chosen: 1.0992
  • Rewards/rejected: -12.7484
  • Rewards/accuracies: 0.9836
  • Rewards/margins: 13.8476
  • Logps/rejected: -300.4520
  • Logps/chosen: -157.4631
  • Logits/rejected: -15.0529
  • Logits/chosen: -15.3161

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: 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: 2
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation LossRewards/chosenRewards/rejectedRewards/accuraciesRewards/marginsLogps/rejectedLogps/chosenLogits/rejectedLogits/chosen
0.08411.71491000.04291.0992-12.74840.983613.8476-300.4520-157.4631-15.0529-15.3161

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
9d7c1c3

0 моделей