Экспериментальная англоязычная модель на 18,9 млн параметров для генерации текста и опытов с компактными LLM.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.
В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Dumb-1.1 RC1 — экспериментальная компактная языковая модель серии Dumb от разработчика 56m. Это плотная causal language model на архитектуре LlamaForCausalLM размером 18,9 млн параметров, распространяемая в формате safetensors. Модель предназначена для генерации текста на английском языке и исследовательских экспериментов с малым числом параметров.
Автор описывает её как намеренно слабую модель, способную создавать убедительные, но неверные ответы. В карточке также сообщается, что она впервые в серии набрала более 25% правильных ответов на ARC-Easy. Контекст ограничен 1024 токенами. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.
Модель намеренно слабая и может уверенно выдавать неверные ответы; контекст ограничен 1024 токенами.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This LLM is stupid, but it provides interesting English and performance per parameter of a slightly higher model, and tells a more beautiful lie.
In addition, for the first time in the Dumb series, it is an AI that has a correct answer rate of more than 1/4 with ARC-Easy.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…