Характеристики

Параметры: 6 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Базовая модель: mamba-2.8b-slimpj
Опубликована: 28 дек 2023

Ссылки

Hugging Face

mamba-2.8b-ultrachat

xiuyul

Языковая модель3 профессии

Дообученная на UltraChat языковая модель Mamba для генерации ответов в диалогах.

18скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены19 фев 2025

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

xiuyul/mamba-2.8b-ultrachat — дообученная на наборе HuggingFaceH4/ultrachat_200k языковая модель для диалоговой генерации текста. В основе лежит state-spaces/mamba-2.8b-slimpj — модель архитектуры Mamba; метаданные указывают 6 млрд параметров. Модель поддерживает чат-сценарии и распространяется в форматах PyTorch и Safetensors.

Её можно использовать для генерации ответов в диалогах и экспериментов с чат-моделями на архитектуре Mamba. В README приведено значение loss 1,1858 на оценочном наборе, но дополнительных сведений о методике оценки и качестве ответов нет. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

генерация ответов в чат-боте
создание диалоговых примеров
эксперименты с чат-моделями Mamba

Ограничения

README не содержит подробных сведений о сценариях применения и ограничениях; приведённый loss 1,1858 не сопровождается описанием методики оценки.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mamba-2.8b-ultrachat

This model is a fine-tuned version of state-spaces/mamba-2.8b-slimpj on the HuggingFaceH4/ultrachat_200k dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.1858

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: 2e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
distributed_type: multi-GPU
num_devices: 8
gradient_accumulation_steps: 16
total_train_batch_size: 512
total_eval_batch_size: 32
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: cosine
num_epochs: 1

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
2.0106	0.0	1	1.9092
1.1783	0.62	250	1.1858

Framework versions

Transformers 4.35.0
Pytorch 2.1.1+cu121
Datasets 2.14.6
Tokenizers 0.14.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

У модели не указана задача.

Ревизия весов: f143e34