Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 454 млн
- Лицензия
- Не указана
- Архитектура
- opt · dense
- Опубликована
- 28 ноя 2023
Ссылки
fbopt-350m-8bit
yec019/fbopt-350m-8bit — 8-битная квантованная версия предварительно обученной языковой модели OPT-350M, разработанной Facebook.
847скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 ноя 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.
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
Модель создана в рамках учебного проекта UCSD по курсу 240D осенью 2023 года и предназначена прежде всего для тестирования влияния квантования на модель.
Ключевая характеристика модели — применение 8-битного квантования с использованием библиотеки bitsandbytes; используемый подход описан в исследовательской статье, однако конкретная ссылка не приведена. Модель может быть полезна для экспериментов с уменьшением точности представления параметров и оценки связанных изменений, но README не содержит сведений о поддерживаемых языках, размере контекста, модальностях, архитектурных деталях, фактических показателях качества и ограничениях применения. Лицензия указана как unknown, поэтому условия использования необходимо уточнять отдельно.
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 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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
vLLM
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- OPTForCausalLM
- Ревизия весов
- 305f804