It's a super tiny llama3 model.
It has 0.247B parameters.
It is pretrained on the fineweb-edu dataset.(10B)
I hope I can make it beter and better.
If you see it, please give me a like. Thanks.
More info will be added later.
Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 247 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 8 июл 2024
Ссылки
supertiny-llama3-0.25B-v0.1
Компактная англоязычная модель семейства Llama 3 для генерации текста и простых диалогов.
156скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены8 июл 2024
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Тесты пользователейпока нет
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
Публичные оценки
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.
Что умеет модель
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Amu — компактная языковая модель семейства Llama 3 с архитектурой LlamaForCausalLM и 247,1 млн параметров. Автор сообщает, что модель предварительно обучена на наборе FineWeb-Edu объёмом 10 млрд единиц данных. Она предназначена для генерации текста и простых диалоговых сценариев, где важны небольшой размер модели и возможность локального запуска.
Модель принимает текст и генерирует текст; метаданные указывают контекст до 4096 токенов и поддержку английского языка. В репозитории указаны веса Safetensors. Модель создана в июле 2024 года и распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка краткая и не содержит оценок качества или подробных рекомендаций по применению.
Сценарии применения
- генерация коротких текстов на английском языке
- создание простого чат-бота
- эксперименты с компактными языковыми моделями
- локальный запуск генерации текста при ограниченных ресурсах
Ограничения
Модель содержит около 247 млн параметров и имеет контекст 4096 токенов, поэтому её возможности ограничены по сравнению с крупными языковыми моделями. В карточке нет результатов оценки качества и подробных сведений о поведении модели.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- d61b184