/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1,2 млрд
Архитектура
gpt_neox · dense
Опубликована
2 авг 2024

pythia-1b-deduped-tldr-sft

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная версия Pythia-1B для генерации кратких резюме англоязычных текстов в сценариях TL;DR.

195скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 авг 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

trl-lib/pythia-1b-deduped-tldr-sft — дообученная методом supervised fine-tuning модель на основе EleutherAI/pythia-1b-deduped, опубликованная библиотекой TRL. По названию и использованию в экспериментах TL;DR модель предназначена для генерации кратких резюме текстов. Это текстовая авторегрессионная модель архитектуры GPT-NeoX с примерно 1,2 млрд параметров и контекстом 2048 токенов.

Базовая модель Pythia разработана EleutherAI; семейство создано прежде всего для контролируемых научных исследований поведения и ограничений языковых моделей. Pythia обучена на английском корпусе The Pile, а базовая модель распространяется по лицензии Apache 2.0. Карточка целевой модели отсутствует, поэтому отдельная лицензия и точные характеристики её дообучения в доступных источниках не подтверждены. Возможности суммаризации TL;DR следуют из названия и упоминаний модели в экспериментах TRL; базовой модели присущи ограничения в фактической точности и следовании инструкциям.

Сценарии применения

  • составление TL;DR к длинному тексту
  • краткое изложение англоязычных статей
  • суммаризация англоязычных публикаций
  • эксперименты с supervised fine-tuning и суммаризацией

Ограничения

Карточка этой версии отсутствует, поэтому её отдельные показатели качества и условия лицензии не подтверждены. Базовая Pythia не предназначена для прямого развёртывания в пользовательских сценариях, может выдавать недостоверный или нежелательный текст и не рассчитана на работу не на английском языке.

Для каких профессий подходит3

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

Автор не опубликовал карточку модели.

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
b4a250b

0 моделей