
LightGPT
LightGPT-instruct-6B是由AWS贡献者基于GPT-J 6B开发的语言模型。它已经在OIG-small-chip2指令数据集上进行了微调,该数据集包含约200K个训练示例,并获得了Apache-2.0许可。
模型能力:该模型旨在根据特定指令的提示生成文本,遵循标准化格式。当输入提示以"### Response:\n"标记结尾时,它会识别其响应的完成。该模型专门针对英语对话进行训练。
部署和示例代码:支持将LightGPT-instruct-6B模型部署到Amazon SageMaker,并提供示例代码以说明该过程。
评估指标:使用各种指标评估模型的性能,包括LAMBADA PPL(困惑度)、LAMBADA ACC(准确性)、WINOGRANDE、HELLASWAG、PIQA和GPT-J。
限制:文档强调了模型的某些限制。这些包括其可能难以准确遵循长指令,对数学和推理问题提供错误答案,以及偶尔生成虚假或误导性的响应。该模型还缺乏上下文理解,仅基于给定的提示生成响应。
用例:LightGPT-instruct-6B模型是一种自然语言生成工具,适用于生成对各种对话提示的响应,包括需要特定指令的提示。
LightGPT-instruct-6B是由AWS贡献者基于GPT-J 6B开发的语言模型。它已经在OIG-small-chip2指令数据集上进行了微调,该数据集包含约200K个训练示例,并获得了Apache-2.0许可。
模型能力:该模型旨在根据特定指令的提示生成文本,遵循标准化格式。当输入提示以"### Response:\n"标记结尾时,它会识别其响应的完成。该模型专门针对英语对话进行训练。
部署和示例代码:支持将LightGPT-instruct-6B模型部署到Amazon SageMaker,并提供示例代码以说明该过程。
评估指标:使用各种指标评估模型的性能,包括LAMBADA PPL(困惑度)、LAMBADA ACC(准确性)、WINOGRANDE、HELLASWAG、PIQA和GPT-J。
限制:文档强调了模型的某些限制。这些包括其可能难以准确遵循长指令,对数学和推理问题提供错误答案,以及偶尔生成虚假或误导性的响应。该模型还缺乏上下文理解,仅基于给定的提示生成响应。
用例:LightGPT-instruct-6B模型是一种自然语言生成工具,适用于生成对各种对话提示的响应,包括需要特定指令的提示。
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