/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
85,2 млн
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
31 мар 2024

MicroTask-mini-guanaco_200k

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная символьная модель Llama для генерации английского текста и ответов на вопросы в формате без префикса.

36скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 фев 2025

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

Corianas выпустил MicroTask-mini-guanaco_200k — компактную символьную языковую модель на архитектуре Llama, созданную в рамках проекта llama.c Андрея Карпати. Модель содержит 85,2 млн параметров, использует контекст до 2048 токенов и обучалась на TinyStories, внутреннем похожем наборе данных и наборе вопросов и ответов Guanaco.

Модель предназначена для генерации продолжения текста и коротких ответов на вопросы: запрос вводится без префикса, после него ставится перевод строки. Она работает с английскими строчными буквами и цифрами; для заглавных букв применяется специальный модификатор ↨, поскольку модель не обучалась на обычных заглавных буквах. Веса доступны в форматах PyTorch и Safetensors.

Лицензия CC BY-NC-SA 4.0 разрешает использование с указанием авторства и на некоммерческих условиях, с распространением производных материалов на тех же условиях. Из-за малого размера, символьной токенизации и специфического представления заглавных букв модель ограничена в качестве и удобстве применения; её не следует считать универсальным современным чат-ассистентом.

Сценарии применения

  • генерация коротких английских историй
  • эксперименты с символьными языковыми моделями
  • получение короткого ответа на простой вопрос на английском
  • изучение обучения малых моделей на примере llama.c

Ограничения

Модель обучена на английских строчных символах и требует модификатора ↨ для представления заглавных букв. Малый размер и символьный формат ограничивают качество и практическую универсальность.

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

This is a character (english a-z 0-9 and so on) trained model following Andrej karpathy's llama.c project https://github.com/karpathy/llama2.c on both TinyStories and my own internal similar dataset I made.

It has been finetuned on a question answer set, without any preamble, you ask the question, give a newline, and wait for the answer.

for it to see/output Uppercase letters this model uses a Shift-Key modifier before the letter to become uppercase, and has never been trained on actual uppercase letters.

This modifier is ↨ and here are the functions I use to convert from straight text to the modified format and back.

def add_caseifer(text):
    # Using list comprehension for more efficient concatenation
    return ''.join(['↨' + char.lower() if char.isupper() else char for char in text
    
def remove_caseifer(text):
    new_text = ""
    i = 0
    while i < len(text):
        if text[i] == "↨":
            if i+1 < len(text):
                new_text += text[i+1].upper()
                i += 1
            else:
                pass  # skip this index
        else:
            new_text += text[i]
        i += 1
    return new_text

As such for test strings to use in chat try using somthing like:

↨hello, my name is ↨clara and ↨i like

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
3f910cc

0 моделей