/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
3 млрд
Архитектура
gpt_pangu · dense
Опубликована
6 апр 2023

pangu-2_6B

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Китайскоязычная авторегрессионная модель PanGu-α на 2,6 млрд параметров для генерации текста, ответов на вопросы и задач понимания прочитанного.

17скачиваний за 30 дней5лайковвеса обновлены6 апр 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

sunzeyeah/pangu-2_6B — PyTorch-реализация языковой модели PanGu-α с предварительно обученными весами FP32. Исходная модель PanGu-α разработана совместной технической командой под руководством PCNL; эта версия содержит 2,6 млрд параметров и немного отличается от оригинальной реализации для поддержки конвейера обучения ChatGPT в проекте sunzeyeah/RLHF.

Модель предназначена для генерации текста на китайском языке. В README отмечены сценарии генерации, включая ответы на вопросы по знаниям, поиск и рассуждение по знаниям, а также понимание прочитанного; заявлены сильные возможности few-shot learning. Метаданные указывают архитектуру GPTPanguForCausalLM, контекст до 1024 токенов и язык zh. В README приведено описание исходной PanGu-α на 200 млрд параметров, но веса данного репозитория имеют размер 2,6 млрд параметров.

В метаданных указана лицензия, однако её идентификатор не предоставлен для описания. Модель представлена в формате PyTorch.

Сценарии применения

  • генерация текста на китайском языке
  • ответы на вопросы по базе знаний
  • поиск сведений по текстовым запросам
  • рассуждение по вопросам о знаниях
  • понимание прочитанного и ответы по тексту
  • few-shot решение текстовых задач

Ограничения

Контекст модели ограничен 1024 токенами. README не приводит результатов оценки именно этой версии на 2,6 млрд параметров.

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

Link to github: here


Model Description

Pangu-α is proposed by a joint technical team headed by PCNL. It was first released in this repository It is the first large-scale Chinese pre-trained language model with 200 billion parameters trained on 2048 Ascend processors using an automatic hybrid parallel training strategy. The whole training process is done on the “Peng Cheng Cloud Brain II” computing platform with the domestic deep learning framework called MindSpore. The PengCheng·PanGu-α pre-training model can support rich applications, has strong few-shot learning capabilities, and has outstanding performance in text generation tasks such as knowledge question and answer, knowledge retrieval, knowledge reasoning, and reading comprehension.

This repository contains PyTorch implementation of PanGu model with 2.6 billion parameters pretrained weights (FP32 precision).

It is slightly different from the original pangu implementation to support the ChatGPT training pipeline in this github repo: sunzeyeah/RLHF.


Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
GPTPanguForCausalLM
Ревизия весов
0ec77f8

0 моделей