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pythia-2.8b-v0

支持可解释性研究的多尺寸语言模型,适合科学研究应用

Pythia模型套件旨在支持大型语言模型的可解释性研究,提供多种尺寸的模型以及去重和未去重的数据版本。尽管不以提升下游性能为主要目标,但测试显示在某些任务中表现卓越。基于Transformer架构的Pythia-2.8B可进行微调研究,适用于探索语言模型的训练过程和变化情况。项目采用Apache 2.0许可,模型及检查点可通过Hugging Face获取,促进语言模型的训练与科研开发。

pythia-12b-deduped - 面向解释性研究的大模型工具集
EleutherAIGithubHuggingfacePythiaPython大语言模型开源项目文本预测模型
Pythia Scaling Suite是EleutherAI开发的用于解释性研究的大语言模型集合。该套件包含八种尺寸的模型,每种尺寸有去重和非去重版本,均在相同的数据集和顺序下训练,提供科学实验的受控环境,支持对大型语言模型的行为与功能研究。用户可以在Hugging Face上获取154个中间检查点,并通过开源代码库进行调整和扩展。
pythia-410m - 专为自然语言处理研究设计的中型预训练语言模型
GithubHuggingfacePythia开源项目机器学习模型深度学习自然语言处理语言模型
Pythia-410M是EleutherAI开发的410M参数预训练语言模型,在Pile数据集上训练。该模型提供143个检查点,便于研究人员进行解释性分析。Pythia-410M在多项NLP基准测试中表现优异,可应用于各种自然语言处理任务。模型采用Apache 2.0许可证开源,为语言模型行为研究提供了可控的实验环境。
pythia-70m-deduped - 促进语言模型可解释性的研究工具
GithubHuggingfacePythia人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Pythia-70m-deduped是Pythia模型套件中的一个7000万参数的语言模型,由EleutherAI开发。该模型在去重的Pile数据集上训练,提供154个训练检查点,便于研究模型在不同阶段的行为。尽管主要用于可解释性研究,Pythia-70m-deduped在下游任务上的表现也与同等规模模型相当。基于Transformer架构,这个模型为语言建模实验和分析提供了理想的研究平台。
pythia-160m - EleutherAI开发的160M参数语言模型 专为NLP研究设计
EleutherAIGithubHuggingfacePythia大语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Pythia-160M是一个160M参数的英语语言模型,由EleutherAI开发,主要用于自然语言处理研究。该模型在Pile数据集上训练,提供154个中间检查点,便于分析模型行为。虽然主要用于研究目的,但其性能可与同规模的商业模型相媲美。Pythia-160M采用Transformer架构,可通过Hugging Face Transformers库轻松加载使用,适合进一步微调,但不建议直接部署。
pythia-410m-deduped - 专为语言模型可解释性研究设计的先进工具
GithubHuggingfacePythia人工智能开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Pythia-410M-deduped是EleutherAI开发的语言模型系列之一,旨在推动可解释性研究。该模型在去重后的Pile数据集上训练,拥有3亿多参数,24层结构和1024维度。它提供多个训练检查点,便于研究模型行为和局限性。Pythia-410M-deduped使用Apache 2.0许可,主要面向科学研究,不适合直接部署应用。
pythia-70m - 促进语言模型可解释性研究的小型模型
EleutherAIGithubHuggingfacePythia开源项目机器学习模型自然语言处理语言模型
Pythia-70m是一个由EleutherAI开发的70M参数小型开源语言模型,旨在促进语言模型可解释性研究。作为Pythia Scaling Suite系列中最小的模型,它使用The Pile数据集训练,提供了大量训练中间检查点。这些检查点有助于研究模型在训练过程中的行为变化。尽管规模较小,Pythia-70m的性能仍可与同等规模的模型相媲美。研究人员可利用该模型探索大型语言模型的内部机制,深化对其工作原理的理解。
pythia-160m-deduped - 基于Pile数据集训练的160M参数语言模型
GithubHuggingfacePythia可解释性研究大语言模型开源项目模型模型训练自然语言处理
Pythia-160M-deduped是一个经过去重Pile数据集训练的语言模型,总参数量为1.62亿。模型提供154个训练检查点,性能可与同规模的OPT和GPT-Neo相媲美。该项目主要面向语言模型可解释性研究,采用Apache 2.0协议开源,适合学术研究使用。
pythia-6.9b-deduped - 面向大规模语言模型研究的开源模型系列
GithubHuggingfacePythia开源项目数据集去重模型模型训练科学研究语言模型
Pythia-6.9b-deduped为可解释性研究提供了一套8种大小的模型,每种大小有去重和未去重版本。该模型在性能上可与同类模型媲美,统一的训练方法推动科学研究,并提供154个中间检查点供研究使用
robust_llm_pythia-14m-pm-gen-ian-nd - 深入了解transformers模型的应用与限制
GithubHuggingfacetransformers开源项目模型模型卡环境影响训练细节评估
模型基于transformers库开发,旨在揭示模型在操作中可能存在的偏见、风险及技术限制,帮助用户明确其应用场景及注意要点。
phi-2 - 27亿参数小型语言模型 展现卓越性能
GithubHuggingfacePhi-2人工智能开源项目微软机器学习模型自然语言处理
Phi-2是一个拥有27亿参数的Transformer模型,在常识、语言理解和逻辑推理等基准测试中表现出色。这个开源小型模型主要面向研究社区,用于探索降低毒性、理解社会偏见和增强可控性等安全挑战。Phi-2适用于问答、聊天和代码生成,但存在生成不准确内容和对复杂指令响应不可靠等局限性。使用时需谨慎评估其输出结果。
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