Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Параметры
- 152 млн
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 24 мар 2023
Ссылки
llama-190m-arch
Компактная авторегрессионная модель LLaMA примерно на 152 млн параметров для генерации текста по текстовому запросу.
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
Bingsu/llama-190m-arch — текстовая авторегрессионная модель семейства LLaMA, опубликованная автором Bingsu (Dowon Hwang) на Hugging Face. Она предназначена для генерации текста по текстовому запросу и доступна для запуска через Transformers. В репозитории указано около 151,8 млн параметров; веса представлены в форматах PyTorch и Safetensors.
Карточка модели отсутствует, поэтому подтверждённых сведений о конкретных сценариях обучения, поддерживаемых языках, длине контекста и лицензии нет. Практическое применение ограничено общими задачами продолжения текста; качество и пригодность для специализированных задач не документированы.
Сценарии применения
- продолжение короткого текстового фрагмента
- эксперименты с компактными языковыми моделями
- прототипирование генерации текста через Transformers
Ограничения
Карточка модели отсутствует, поэтому языковая поддержка, длина контекста, обучающие данные и лицензия не подтверждены. Не опубликованы оценки качества или рекомендации для специализированных задач.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- cfa6029