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pythia-70m-deduped

促进语言模型可解释性的研究工具

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-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-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
EleutherAIGithubHuggingfacePythia可解释性大型语言模型开源项目机器学习模型
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-2.8b - 大规模语言模型研究工具包,提供多尺度模型和训练检查点
GithubHuggingfacePyTorchPythia人工智能开源项目机器学习模型语言模型
Pythia-2.8B是EleutherAI开发的大规模语言模型研究套件中的一员,专注于促进模型可解释性研究。该模型包含25亿参数,基于Transformer架构,使用Pile数据集训练。提供154个训练检查点,便于深入分析模型演化过程。尽管主要用于研究,其性能与同等规模的OPT和GPT-Neo模型相当。Pythia-2.8B采用Apache 2.0许可证,可通过Hugging Face Transformers库轻松部署。
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-1b - 开放8亿参数的自然语言模型研究工具
GithubHuggingfacePythia人工智能大语言模型开源项目机器学习模型深度学习
Pythia-1B是一个基于Transformer架构的开源语言模型,拥有8亿多非嵌入参数和154个训练检查点。模型在The Pile数据集上训练,主要用于语言模型的可解释性研究。通过Hugging Face库可实现快速部署,性能与同规模的OPT和GPT-Neo相当。该模型使用Apache 2.0许可证,适用于学术研究和实验。
pythia-1.4b - 促进可解释性研究的大型语言模型工具集 提供多个训练阶段检查点
GPT-NeoXGithubHuggingfacePythia大型语言模型开源项目机器学习模型自然语言处理
Pythia-1.4B是EleutherAI开发的大型语言模型,作为Pythia模型套件的一部分,拥有12亿参数规模。该模型在Pile数据集上训练,提供143个中间检查点,便于研究模型训练过程中的行为变化。Pythia-1.4B基于GPT-NeoX框架,采用Apache 2.0许可证。这个模型主要用于语言模型可解释性研究,不适合直接用作商业产品。研究人员可利用Pythia-1.4B及其检查点进行科学实验,探索大型语言模型的功能和局限性。
pythia-12b - Pythia语言模型套件提供多种规模及训练检查点
GithubHuggingfacePythia大语言模型开源项目模型模型训练模型评估解释性研究
Pythia-12b是EleutherAI开发的语言模型研究套件中的一员,拥有113亿参数。该套件包含从70M到12B参数的8种规模模型,每种规模提供两个版本:一个在Pile数据集上训练,另一个在去重后的Pile上训练。所有模型使用相同的数据和训练顺序,并提供154个中间检查点。Pythia-12b采用Transformer架构,主要用于语言模型的可解释性研究。虽然在多项基准测试中表现出色,但并非针对下游应用优化。
pythia - 大语言模型训练过程知识演化分析开源项目
GithubPythia可解释性研究大语言模型学习动态开源项目模型训练
Pythia是一个开源项目,旨在分析大语言模型训练过程中的知识演化。该项目提供完整的模型、数据和代码,包含154个训练检查点,支持研究人员深入探索学习动态和因果关系。Pythia是业界首个支持全面复现和学习动态分析的模型套件,为大语言模型的可解释性研究提供了重要工具。
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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