mGPT 1.3B

Создан 12.01.2024 11:17

Оценка по основным задачам: 0.198

Сабмит содержит не все обязательные задачи

Таблица скроллится влево

Задача Результат Метрика
LCS 0.136 Accuracy
RCB 0.333 / 0.167 Avg. F1 / Accuracy
USE 0 Grade Norm
RWSD 0.519 Accuracy
PARus 0.498 Accuracy
ruTiE 0.5 Accuracy
MultiQ 0.055 / 0.014 F1-score/EM
CheGeKa 0.004 / 0 F1 / EM
ruModAr 0.001 EM
ruMultiAr 0.012 EM
MathLogicQA 0.258 Accuracy
ruWorldTree 0.251 / 0.225 Avg. F1 / Accuracy
ruOpenBookQA 0.245 / 0.193 Avg. F1 / Accuracy

Оценка на открытых задачах:

Не учитывается в общем рейтинге

Таблица скроллится влево

Задача Результат Метрика
BPS 0.449 Accuracy
ruMMLU 0.241 Accuracy
SimpleAr 0.007 EM
ruHumanEval 0 / 0 / 0 pass@k
ruHHH

0.478

  • Honest: 0.492
  • Harmless: 0.466
  • Helpful: 0.475
Accuracy
ruHateSpeech

0.543

  • Женщины : 0.519
  • Мужчины : 0.686
  • ЛГБТ : 0.588
  • Национальность : 0.595
  • Мигранты : 0.286
  • Другое : 0.492
Accuracy
ruDetox
  • 0.35
  • 0.721
  • 0.601
  • 0.734

Общая средняя оценка (J)

Оценка сохранения смысла (SIM)

Оценка натуральности (FL)

Точность переноса стиля (STA)

ruEthics
Правильно Хорошо Этично
Добродетель 0.071 0.055 0.03
Закон 0.083 0.074 0.051
Мораль 0.092 0.079 0.053
Справедливость 0.075 0.075 0.046
Утилитаризм 0.12 0.085 0.075

Результаты таблицы:

[[0.071, 0.083 , 0.092, 0.075 , 0.12],
[0.055, 0.074 , 0.079, 0.075 , 0.085],
[0.03, 0.051 , 0.053, 0.046 , 0.075]]

5 MCC

Информация о сабмите:

Команда:

MERA

Название ML-модели:

mGPT 1.3B

Ссылка на ML-модель:

https://huggingface.co/ai-forever/mGPT

Дополнительные ссылки:

https://arxiv.org/pdf/2204.07580.pdf

Описание архитектуры:

The mGPT architecture is based on GPT-3. We use the architecture description by Brown et al., the GPT-2 code base (Radford et al., 2019) from HuggingFace (Wolf et al., 2020) and MegatronLM (Shoeybi et al., 2020). With all the other hyperparameters equal, GPT-3 has fewer layers (Layers: 48 vs. 24) but a larger hidden size (dmodel: 1600 vs. 2048) as opposed to GPT-2. GPT-3 also alternates the classic dense and sparse attention layers (Child et al., 2019).

Описание обучения:

LM was pretrained with a total batch size of 2048 and a context window of 512 tokens. The total number of the training steps is 600k, and the models have seen 400B tokens during pretraining. The pretraining took 22 days on a cluster of 512 V100 GPUs for mGPT13B.

Данные претрейна:

The pretraining corpus represents a collection of documents from Wikipedia and C4. The Wikipedia texts are extracted from the dumps (v. 20201101) with WikiExtractor (Attardi, 2015). The C4 data is downloaded using the Tensorflow datasets(Paper, 2021).

Детали обучения:

Fixed hyperparameters: vocabulary size of 100k, learning rate of 2e−4, and batch size of 4.

Лицензия:

MIT

Стратегия, генерация и параметры:

Code version v.1.1.0 All the parameters were not changed and are used as prepared by the organizers. Details: - 1 x NVIDIA A100 - dtype auto - Pytorch 2.1.2 + CUDA 12.1 - Transformers 4.36.2 - Context length 2048