Эта модель представляет собой точно настроенную модель для чата на основе мозаикиml/mpt-7b с максимальной длиной последовательности 2048 в наборе данных Intel/neural-chat-dataset-v1-1, который представляет собой компиляцию наборов данных с открытым исходным кодом. Подсказка «изображения мозга, связанного с LLM» с https://clipdrop.co/stable-diffusion-turbo. Во время обучения использовались следующие гиперпараметры: — скорость обучения: 1e-05 — trainbatchsize: 2 — evalbatchsize: 2 — начальное число: 42 — распределенный тип: multi-GPU — numdevices: 4 -gradientaccumulationsteps: 8 — totaltrainbatchsize: 64 — totalevalbatchsize: 8 — оптимизатор: Адам с betas=(0,9,0,999) и epsilon=1e-08 — lrschedulertype: линейное — lrschedulerwarmupratio: 0,02 — num_epochs: 3,0 Следуйте инструкциям в репозитории GitHub, чтобы установить необходимые зависимости для квантования в INT8. Используйте команду ниже, чтобы квантовать модель с помощью Intel Neural Compressor для ускорения вывода. Данные обучения взяты из Intel/neural-chat-dataset-v1-1. Общее количество выборок инструкций составляет около 1,1 млн, а количество токенов — 326 млн. Этот набор данных состоит из нескольких других наборов данных: мы использовали те же метрики оценки, что и HuggingFaceH4/openllmleaderboard, который использует Eleuther AI…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат
Задача: Генерация текста
Автор: Intel
Теги: mpt, LLMs, Intel, custom_code, en, model-index, text-generation-inference, endpoints_compatible
Лайков: 24 | Загрузок: 54
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
