This is a sample where the improper initialization was used, resulting in limited performance.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 13,4 млрд
- Размер весов
- 28,3 ГБ
- Лицензия
- GPL 3.0
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 5 окт 2023
Ссылки
EarlyFailures14B
Тестовая 13,4-миллиардная языковая модель Llama с ошибочной инициализацией для генерации текста и изучения ограничений такого чекпойнта.
27скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены23 окт 2023
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
CausalLM/EarlyFailures14B — тестовая модель с неправильно выполненной инициализацией, из-за которой её производительность ограничена. Это плотная авторегрессионная языковая модель на архитектуре LlamaForCausalLM размером 13,4 млрд параметров. Она принимает текст и предназначена для генерации текста; заявленная длина контекста — 8192 токена, языки карточки — английский и китайский. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии GPL-3.0.
Модель не подходит для надёжного применения: README прямо предупреждает об ограниченной производительности из-за ошибки инициализации. Её назначение — тестирование или изучение такого неудачного чекпойнта.
Сценарии применения
- изучение влияния неправильной инициализации на языковую модель
- тестирование загрузки и запуска модели Llama в PyTorch
- проверка пайплайна генерации текста на тестовом чекпойнте
Ограничения
README сообщает об ошибочной инициализации и ограниченной производительности; модель не следует считать надёжной для прикладных задач.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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
- 0a832ca