/ 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

nkto2

stojchet
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

nkto2 — дообученная модель генерации текста на базе DeepSeek Coder 1.3B для продолжения текста и генерации кода.

16скачиваний 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

nkto2 — дообученная модель генерации текста на базе DeepSeek Coder 1.3B Base. Она предназначена для продолжения текста и генерации кода; карточка сообщает о дообучении методом KTO, но не раскрывает состав обучающего набора и конкретные сценарии настройки. Модель содержит 1,3 млрд параметров, использует плотную архитектуру семейства Llama и формат safetensors; заявленная длина контекста — 16 384 токена.

В README приведены метрики оценки: loss 0,1776 и показатели вознаграждения и логарифмических вероятностей для выбранных и отклонённых ответов. Эти значения не описывают прикладное качество на конкретных задачах. Лицензия обозначена как other, поэтому условия использования следует проверить в репозитории модели.

Сценарии применения

  • продолжение фрагмента исходного кода
  • генерация кода по текстовому запросу
  • автодополнение кода
  • заполнение пропусков в коде

Ограничения

Обучающий набор и подробные результаты по прикладным задачам в карточке не раскрыты; метрики оценки не позволяют судить о качестве генерации кода. Лицензия указана как other, поэтому перед использованием нужно проверить её условия.

Для каких профессий подходит4

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.3Разработка и данныеРефакторинг, миграция и модернизацияAI помогает улучшать структуру программ и переносить их на новые технологии без потери поведения.20 задач9 764моделиII.8Разработка и данныеИнженерия данных и аналитикаAI помогает готовить надёжные данные и превращать их в понятную аналитику.22 задачи23 488моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

nkto2

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: 0.1776
  • Eval/rewards/chosen: 2.8408
  • Eval/logps/chosen: -114.1873
  • Eval/rewards/rejected: -13.1753
  • Eval/logps/rejected: -312.8098
  • Eval/rewards/margins: 16.0161
  • Eval/kl: 11.2374

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
0.11371.82861000.177611.2374

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
c85653f

0 моделей

    Создать бенчмарк