/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0
Опубликована
1 сен 2024

tinyllama-dolly-15k

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Англоязычная чат-модель TinyLlama, дообученная на Databricks Dolly 15k для генерации текста и ответов на вопросы.

47скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 сен 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

TinyLlama Dolly 15k — англоязычная чат-модель примерно на 1 млрд параметров, разработанная дообучением TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 на наборе Databricks Dolly 15k с 15 000 подготовленных людьми примеров запросов и ответов. Модель использует плотную архитектуру Llama и предназначена для генерации текста и диалоговых ответов.

Её можно применять для ответов на пользовательские вопросы и ведения диалогов по широкому кругу тем. Контекст модели составляет 2048 токенов. Модель распространяется в формате safetensors под лицензией Apache-2.0. Карточка заявляет о связных и контекстно уместных ответах, но не приводит результатов оценки качества.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы на английском языке
  • ведение текстовых диалогов
  • генерация ответов на пользовательские инструкции
  • создание связных текстов по запросу

Ограничения

Карточка не приводит количественных результатов оценки качества; заявленные возможности основаны на дообучении на Databricks Dolly 15k и не подтверждают точность ответов для конкретных сценариев. Контекст ограничен 2048 токенами.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

TinyLlama Dolly 15

The TinyLlama Dolly 15k is a specialized large language model finely tuned on the Databricks Dolly 15k dataset. This dataset, composed of 15,000 high-quality, human-curated prompts and responses, helps the model excel in understanding and generating contextually relevant and coherent text. By leveraging this diverse and comprehensive dataset, TinyLlama Dolly 15k enhances its ability to engage in nuanced conversations and provide accurate, context-aware responses across a range of topics. The result is a powerful tool for applications requiring advanced natural language understanding and generation.

How to use

Below is a snippet that can be used to test the model.

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="Bhooyas/tinyllama-dolly-15k", device_map="auto")

messages = [
    {
        "role": "user",
        "context": "The TinyLlama Dolly 15k is a specialized large language model finely tuned on the Databricks Dolly 15k dataset. This dataset, composed of 15,000 high-quality, human-curated prompts and responses, helps the model excel in understanding and generating contextually relevant and coherent text. By leveraging this diverse and comprehensive dataset, TinyLlama Dolly 15k enhances its ability to engage in nuanced conversations and provide accurate, context-aware responses across a range of topics. The result is a powerful tool for applications requiring advanced natural language understanding and generation.",
        "instruction": "What is TinyLlama Dolly 15k?"
    }
]

prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=256)
print(outputs[0]["generated_text"])


Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
8cf284d

0 моделей