/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
3,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt_neox · dense
Опубликована
5 мая 2023

RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Англоязычная диалоговая модель Together Computer на базе GPT-NeoX для генерации текста и ответов на запросы.

990скачиваний за 30 дней152лайкавеса обновлены9 мая 2023

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 оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2441

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1652

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3684

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1127

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3217

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0091

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1 — англоязычная языковая модель Together Computer для генерации текста в формате диалога и ответов на запросы. Модель построена на плотной архитектуре GPT-NeoX и содержит 3,5 млрд параметров по метаданным каталога; в README указано 2,8 млрд. Максимальная длина контекста — 2048 токенов. Для запуска используются PyTorch и Transformers; в карточке приведены варианты инференса на GPU и CPU.

Модель обучалась на RedPajama-Data-1T и данных OpenAssistant и Dolly. Она подходит для диалоговых приложений, черновиков текстов и ответов на вопросы на английском языке. Ответы могут быть неточными или нерелевантными, особенно на сложные, неоднозначные запросы и темы вне обучающих данных; модель не предназначена для критически важных решений. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

  • диалоговый чат-бот на английском языке
  • ответы на вопросы на английском языке
  • генерация черновиков текстов
  • продолжение текста по заданному началу

Ограничения

Ответы могут быть неточными или нерелевантными, особенно на сложные, неоднозначные запросы и темы за пределами обучающих данных. Модель не рекомендуется для критически важных сценариев принятия решений.

Для каких профессий подходит5

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

RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1

RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1 was developed by Together and leaders from the open-source AI community including Ontocord.ai, ETH DS3Lab, AAI CERC, Université de Montréal, MILA - Québec AI Institute, Stanford Center for Research on Foundation Models (CRFM), Stanford Hazy Research research group and LAION.

It is fine-tuned on OASST1 and Dolly2 to enhance chatting ability.

Model Details

  • Developed by: Together Computer.
  • Model type: Language Model
  • Language(s): English
  • License: Apache 2.0
  • Model Description: A 2.8B parameter pretrained language model.

Quick Start

Please note that the model requires transformers version >= 4.25.1.

To prompt the chat model, use the following format:

<human>: [Instruction]
<bot>:

GPU Inference

This requires a GPU with 8GB memory.

import torch
import transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

MIN_TRANSFORMERS_VERSION = '4.25.1'

# check transformers version
assert transformers.__version__ >= MIN_TRANSFORMERS_VERSION, f'Please upgrade transformers to version {MIN_TRANSFORMERS_VERSION} or higher.'

# init
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("togethercomputer/RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("togethercomputer/RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1", torch_dtype=torch.float16)
model = model.to('cuda:0')
# infer
prompt = "<human>: Who is Alan Turing?\n<bot>:"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').to(model.device)
input_length = inputs.input_ids.shape[1]
outputs = model.generate(
    **inputs, max_new_tokens=128, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.7, top_k=50, return_dict_in_generate=True
)
token = outputs.sequences[0, input_length:]
output_str = tokenizer.decode(token)
print(output_str)
"""
Alan Turing was a British mathematician, logician, cryptologist, and computer scientist. He is widely regarded as the father of computer science and artificial intelligence.
"""

GPU Inference in Int8

This requires a GPU with 6GB memory.

To run inference with int8, please ensure you have installed accelerate and bitandbytes. You can install them with the following command:

pip install accelerate
pip install bitsandbytes

Then you can run inference with int8 as follows:

import torch
import transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

MIN_TRANSFORMERS_VERSION = '4.25.1'

# check transformers version
assert transformers.__version__ >= MIN_TRANSFORMERS_VERSION, f'Please upgrade transformers to version {MIN_TRANSFORMERS_VERSION} or higher.'

# init
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("togethercomputer/RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("togethercomputer/RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1", device_map='auto', torch_dtype=torch.float16, load_in_8bit=True)

# infer
prompt = "<human>: Who is Alan Turing?\n<bot>:"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').to(model.device)
input_length = inputs.input_ids.shape[1]
outputs = model.generate(
    **inputs, max_new_tokens=128, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.7, top_k=50, return_dict_in_generate=True
)
token = outputs.sequences[0, input_length:]
output_str = tokenizer.decode(token)
print(output_str)
"""
Alan Turing was a British mathematician and computer scientist who made important contributions to computer science and mathematical logic. He is widely regarded as the father of computer science and artificial intelligence for his work on the Turing machine and Turing test.
"""

CPU Inference

import torch
import transformers
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

MIN_TRANSFORMERS_VERSION = '4.25.1'

# check transformers version
assert transformers.__version__ >= MIN_TRANSFORMERS_VERSION, f'Please upgrade transformers to version {MIN_TRANSFORMERS_VERSION} or higher.'

# init
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("togethercomputer/RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("togethercomputer/RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1", torch_dtype=torch.bfloat16)
# infer
prompt = "<human>: Who is Alan Turing?\n<bot>:"
inputs = tokenizer(prompt, return_tensors='pt').to(model.device)
input_length = inputs.input_ids.shape[1]
outputs = model.generate(
    **inputs, max_new_tokens=128, do_sample=True, temperature=0.7, top_p=0.7, top_k=50, return_dict_in_generate=True
)
token = outputs.sequences[0, input_length:]
output_str = tokenizer.decode(token)
print(output_str)
"""
Alan Turing was a British mathematician and computer scientist who made important contributions to the fields of mathematics, cryptography, and computer science. He is widely regarded as the father of computer science and artificial intelligence.
"""

Please note that since LayerNormKernelImpl is not implemented in fp16 for CPU, we use bfloat16 for CPU inference.

Uses

Excluded uses are described below.

Misuse, Malicious Use, and Out-of-Scope Use

It is the responsibility of the end user to ensure that the model is used in a responsible and ethical manner.

Out-of-Scope Use

RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1 is a language model and may not perform well for other use cases outside of its intended scope. For example, it may not be suitable for use in safety-critical applications or for making decisions that have a significant impact on individuals or society. It is important to consider the limitations of the model and to only use it for its intended purpose.

Misuse and Malicious Use

RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1 is designed for language modeling. Misuse of the model, such as using it to engage in illegal or unethical activities, is strictly prohibited and goes against the principles of the project.

Using the model to generate content that is cruel to individuals is a misuse of this model. This includes, but is not limited to:

  • Generating fake news, misinformation, or propaganda
  • Promoting hate speech, discrimination, or violence against individuals or groups
  • Impersonating individuals or organizations without their consent
  • Engaging in cyberbullying or harassment
  • Defamatory content
  • Spamming or scamming
  • Sharing confidential or sensitive information without proper authorization
  • Violating the terms of use of the model or the data used to train it
  • Creating automated bots for malicious purposes such as spreading malware, phishing scams, or spamming

Limitations

RedPajama-INCITE-Chat-3B-v1, like other language models, has limitations that should be taken into consideration. For example, the model may not always provide accurate or relevant answers, particularly for questions that are complex, ambiguous, or outside of its training data. We therefore welcome contributions from individuals and organizations, and encourage collaboration towards creating a more robust and inclusive chatbot.

Training

Training Data

Please refer to togethercomputer/RedPajama-Data-1T

Training Procedure

  • Hardware: 8 A100
  • Optimizer: Adam
  • Gradient Accumulations: 1
  • Num of Tokens: 131M tokens
  • Learning rate: 1e-5

Community

Join us on Together Discord

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoXForCausalLM
Ревизия весов
f0e0995

0 моделей