Эта модель представляет собой доработанную версию mistralai/Mistral-7B-v0.1 в наборе данных HuggingFaceH4/ultrachat_200k. Именно модель SFT использовалась для обучения Zephyr-7B-β с помощью оптимизации прямых предпочтений. В наборе оценок он достигает следующих результатов: — Потеря: 0,9399 — Тип модели: модель GPT с параметрами 7B, точно настроенная на основе общедоступных синтетических наборов данных. — Язык(и) (NLP): Преимущественно английский — Лицензия: MIT — Точная настройка на основе модели: mistralai/Mistral-7B-v0.1 — Репозиторий: https://github.com/huggingface/alignment-handbook Модель была точно настроена с помощью 🤗 TRL SFTTrainer на отфильтрованном и предварительно обработанном наборе данных UltraChat, который содержит разнообразный диапазон синтетических диалогов, созданных ЧатGPT. Вот как можно запустить модель с помощью функции конвейера() из 🤗 Трансформаторов: Во время обучения использовались следующие гиперпараметры: — скорость обучения: 2e-05 — trainbatchsize: 8 — evalbatchsize: 16 — начальное число: 42 — распределенный тип: multi-GPU — numdevices: 16 — градиентаккумуляция шагов: 4 — totaltrainbatchsize: 512 — totalevalbatchsize: 256 — оптимизатор: Адам с betas=(0,9,0,999) и epsilon=1e-08 — lrschedulertype: cosine — lrschedulerwarmupratio: 0,1 —…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: HuggingFaceH4
Теги: tensorboard, mistral, generated_from_trainer, conversational, en, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 24 | Загрузок: 3,189
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
