This is a GQA version of the original model facebook/opt-125m. In this version, the original MHA architecture is preserved but instead of having a single K/V head, different K/V heads corresponding to the same group have the same mean-pooled K or V values. It has 6 groups of KV heads per layer instead of original 12 KV heads in the MHA implementation.
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 152 млн
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- opt · dense
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 23 янв 2024
Ссылки
opt-125m-gqa-ub-6-best-for-KV-cache
Вариант OPT-125M с групповым совместным использованием K/V-голов для генерации текста и работы с KV-кэшем.
138скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены23 янв 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
xformAI выпустила вариант модели facebook/opt-125m с группированным совместным использованием ключей и значений внимания (GQA), предназначенный для генерации текста. Веса представлены в формате PyTorch, архитектура относится к семейству OPT и содержит около 151,9 млн параметров; контекст — до 2048 токенов.
В исходной реализации OPT-125M используется 12 голов внимания для K/V. В этом варианте применено 6 групп голов K/V на слой: головы внутри группы используют одинаковые значения K или V, полученные усреднением. Это изменение направлено на работу с KV-кэшем. Модель рассчитана на англоязычные текстовые сценарии; лицензия — MIT.
Сценарии применения
- генерация продолжения англоязычного текста
- эксперименты с GQA на компактной языковой модели
- оценка влияния группировки K/V-голов на KV-кэш
Ограничения
Контекст ограничен 2048 токенами; карточка не сообщает результаты сравнительной оценки качества или скорости.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- OPTForCausalLM
- Ревизия весов
- 078bcdd