/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
9 янв 2024

Tiny-Llama-2.2B-slerp

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная англоязычная чат-модель на базе TinyLlama для генерации текста и диалоговых ответов.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 янв 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

Tiny-Llama-2.2B-slerp — компактная чат-модель для генерации текста, созданная с помощью LazyMergekit объединением двух копий TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 методом SLERP. Она использует архитектуру Llama с плотной причинной языковой моделью и содержит около 1 млрд параметров. Модель предназначена для диалоговых ответов и генерации текста при ограниченных вычислительных ресурсах; заявленный контекст — 2048 токенов.

В конфигурации объединения указаны веса bfloat16 и раздельные параметры смешивания для слоёв self-attention и MLP. Карточка не приводит результатов оценки качества или перечня поддерживаемых языков; описание базовой модели характеризует её как англоязычную. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание ответов в чат-боте
  • генерация коротких текстов
  • диалоговые ответы на английском языке

Ограничения

Заявленный контекст ограничен 2048 токенами. Карточка не содержит оценок качества; английский язык указан в описании базовой модели.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Tiny-Llama-2.2B-slerp

Tiny-Llama-2.2B-slerp is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0
        layer_range: [0, 22]
      - model: TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0
        layer_range: [0, 22]
merge_method: slerp
base_model: TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "Chuanming/Tiny-Llama-2.2B-slerp"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
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
2f6f49a

0 моделей