d0rj's picture
docs: update README
16afcd3
|
raw
history blame
2.13 kB
---
license: apache-2.0
language:
- ru
tags:
- instruct
datasets:
- d0rj/OpenOrca-ru
- d0rj/dolphin-ru
- d0rj/gsm8k-ru
- d0rj/alpaca-cleaned-ru
- dwarf2/databricks-dolly-15k-ru
- AlexWortega/flan_translated_300k
library_name: transformers
pipeline_tag: text2text-generation
inference:
parameters:
top_k: 3
repetition_penalty: 1.2
temperature: 1.07
max_new_tokens: 250
widget:
- text: <SC6>Ты - помощник ИИ. Тебе дадут задание. Ты должен дать подробный и длинный ответ. Придумай сказку про красную лягушку<extra_id_0>
example_title: Сочинить
- text: <SC6>Как у тебя дела?<extra_id_0>
example_title: Chit-chat
- text: <SC6>Ты - помощник ИИ. Тебе дадут задание. Ты должен дать подробный и длинный ответ. Как зовут первого президента Российской Федерации?<extra_id_0>
example_title: Фактология
---
# FRED-T5-large-instruct
> 🚧 WIP, still training...
Модель, обучаемая на инструктивном датасете. Пока что инструкциям следует не очень.
Веса лежат вместе с состоянием оптимизатора, шедулера и Trainer'а.
## Usage
### Basic
```python
from transformers import pipeline
pipe = pipeline('text2text-generation', model='d0rj/FRED-T5-large-instruct')
pipe('<SC6>Придумай сказку про красную лягушку<extra_id_0>')
```
## Training
Пока что можно следить за обучением [здесь на WandB](https://wandb.ai/d0rj/fred-t5-instruct).
### Data
Сконкатенировано из разных переведённых инструктивных датасетов. Всего 7506075 примеров system_prompt-question-answer.
### Resources
Учится в Kaggle на одной P100. Медленно, но верно (лосс падает, а большего мне и не надо).