/ Модель

Характеристики

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

Microllama_Char_88k_step

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная символьная LLaMA-модель для генерации коротких английских историй, обученная на TinyStories и похожих данных.

25скачиваний 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/Microllama_Char_88k_step — тестовая символьная языковая модель, созданная автором карточки на основе проекта llama.c Андрея Карпаты. Модель обучалась на TinyStories и собственном похожем наборе данных; её архитектура относится к семейству LLaMA, число параметров — 85,2 млн, контекст — 2048 токенов.

Модель предназначена для генерации текста на уровне отдельных символов, в частности коротких историй в стиле TinyStories. Она обучалась на строчных английских буквах, цифрах и других символах; заглавные буквы кодируются специальным модификатором ↨ перед буквой, поскольку исходные заглавные символы в обучении не использовались. Репозиторий содержит веса PyTorch и Safetensors. Автор отмечает, что загрузил модель как тест совместимости с Hugging Face и инструментом LazyMergekit, поэтому её следует считать экспериментальной, а не готовой к прикладному использованию. Лицензия — CC BY-NC-SA 4.0.

Сценарии применения

  • генерация коротких историй на английском языке
  • эксперименты с посимвольной генерацией текста
  • проверка совместимости модели с инструментами Hugging Face
  • изучение обучения языковой модели на TinyStories

Ограничения

Модель обучена без обычных заглавных букв: для их представления требуется специальный модификатор ↨ перед буквой. Автор загрузил её как тест совместимости, поэтому качество и пригодность для практического применения не заявлены.

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.

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

This model was only uploaded as a test to see if I got it all HF compatible, and was able to use toold like LazyMergekit on it and yes, it did work. happydance

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
838f418

0 моделей