LLin-Bertfix docs.
2f568c76创建于 2023年11月8日历史提交

模型支持列表

NLP

masked_language_modeling

模型
model
模型规格
type
数据集
dataset
评估指标
metric
评估得分
score
配置
config
bert bert_base_uncased wiki - - configs

text_classification

模型
model
模型规格
type
数据集
dataset
评估指标
metric
评估得分
score
配置
config
txtcls_bert txtcls_bert_base_uncased
txtcls_bert_base_uncased_mnli
Mnli
Mnli
Entity F1
Entity F1
-
84.80%
configs

token_classification

模型
model
模型规格
type
数据集
dataset
评估指标
metric
评估得分
score
配置
config
tokcls_bert tokcls_bert_base_chinese
tokcls_bert_base_chinese_cluener
CLUENER
CLUENER
Entity F1
Entity F1
-
0.7905
configs

question_answering

模型
model
模型规格
type
数据集
dataset
评估指标
metric
评估得分
score
配置
config
qa_bert qa_bert_base_uncased
qa_bert_base_chinese_uncased
SQuAD v1.1
SQuAD v1.1
EM / F1
EM / F1
80.74 / 88.33
-
configs

translation

模型
model
模型规格
type
数据集
dataset
评估指标
metric
评估得分
score
配置
config
t5 t5_small WMT16 - - configs

text_generation

模型
model
模型规格
type
数据集
dataset
评估指标
metric
评估得分
score
配置
config
baichuan2 baichuan2_7b
baichuan2_13b
baichuan2_7b_lora
baichuan2_13b_lora
- belle - -
-
-
-
configs
llama2 llama2_7b
llama2_13b
llama2_7b_lora
llama2_13b_lora
llama2_70b
alpaca
alpaca
alpaca
-
-
-
-
-
-
-
-
-
configs
glm2 glm2_6b
glm2_6b_lora
ADGEN
ADGEN
BLEU-4 / Rouge-1 / Rouge-2 / Rouge-l
-
7.47 / 30.78 / 7.07 / 24.77
7.23 / 31.06 / 7.18 / 24.23
configs
llama llama_7b
llama_13b
llama_7b_lora
alpaca
alpaca
alpaca
-
-
-
-
-
-
-
-
-
configs
internlm Internlm_7b wikitext-2
alpaca
-
-
-
-
configs
ziya ziya_13b -
-
-
-
-
-
configs
baichuan baichuan_7b
baichuan_13b
-
-
-
-
-
-
configs
bloom bloom_560m
bloom_7.1b
alpaca
alpaca
alpaca
alpaca
-
-
-
-
-
-
-
-
configs
glm glm_6b
glm_6b_lora
ADGEN
ADGEN
BLEU-4 / Rouge-1 / Rouge-2 / Rouge-l
-
8.42 / 31.75 / 7.98 / 25.28
-
configs
gpt2 gpt2_small
gpt2_13b
wikitext-2
wikitext-2
wikitext-2
-
-
-
-
-
-
configs
pangualpha pangualpha_2_6_b
pangualpha_13b
悟道数据集
悟道数据集
-
-
-
-
configs

CV

masked_image_modeling

模型
model
模型规格
type
数据集
dataset
评估指标
metric
评估得分
score
配置
config
mae mae_vit_base_p16 ImageNet-1k - - configs

image_classification

模型
model
模型规格
type
数据集
dataset
评估指标
metric
评估得分
score
配置
config
vit vit_base_p16 ImageNet-1k Accuracy 83.71% configs
swin swin_base_p4w7 ImageNet-1k Accuracy 83.44% configs

Multi-Modal

zero_shot_image_classification (by contrastive_language_image_pretrain)

模型
model
模型规格
type
数据集
dataset
评估指标
metric
评估得分
score
配置
config
clip clip_vit_b_32
clip_vit_b_16
clip_vit_l_14
clip_vit_l_14@336
Cifar100
Cifar100
Cifar100
Cifar100
Accuracy
Accuracy
Accuracy
Accuracy
57.24%
61.41%
69.67%
68.19%
configs
blip2 blip2_vit_g -
flickr30k
-
-
ITM
-
-
-
-
configs

LLM大模型能力支持一览

模型 \ 特性 低参微调 边训边评 并行推理 流式推理 Chat 多轮对话 Lite推理
BaiChuan2-7B/13B Lora PPL dp/mp
Llama2-7B/13B/70B Lora PPL dp/mp
GLM2-6B Lora/P-TuningV2 Bleu/Rouge dp/mp
BILP2 × × dp/mp × × ×
BaiChuan-7B/13B × PPL dp/mp
Llama-7B/13B Lora PPL dp/mp × ×
InternLM-7B Lora PPL dp/mp ×
ZiYa-13B × PPL dp/mp × × ×
Bloom-560m/7.1B × PPL dp/mp
GLM-6B Lora Bleu/Rouge dp/mp
GPT2-128m/13B Lora PPL dp/mp × ×
PanGuAlpha-2.6B/13B × PPL dp/mp × × ×