dataset: timdettmers/openassistant-guanaco
model: PY007/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-480k-1T
Trained from the 1T token Tinyllama.
pipe format is: ``` pipe(f"[INST] {prompt} [/INST]")
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 1 млрд
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 4 ноя 2023
Ссылки
tiny-llama-miniguanaco
Компактная модель семейства LLaMA, дообученная на OpenAssistant-Guanaco для генерации ответов на текстовые инструкции.
205скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 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.
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
Corianas/tiny-llama-miniguanaco — языковая модель семейства LLaMA, дообученная на наборе timdettmers/openassistant-guanaco на основе PY007/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-480k-1T. Модель содержит около 1 млрд параметров, принимает текст и предназначена для генерации ответов в формате диалога-инструкции [INST] … [/INST]. Указанная длина контекста — 2048 токенов.
Модель подходит для экспериментов и простых сценариев диалогового ассистента, где требуется генерировать текст по запросу. В README указано обучение на данных OpenAssistant-Guanaco; дополнительные сведения о поддерживаемых языках, качестве ответов и условиях лицензирования в предоставленных материалах отсутствуют.
Сценарии применения
- генерация ответов на пользовательские инструкции
- создание простого диалогового ассистента
- эксперименты с компактными языковыми моделями
- прототипирование генерации текста на основе LLaMA
Ограничения
Контекст ограничен 2048 токенами. В предоставленных материалах не приведены оценки качества и сведения о лицензии.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
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
- AutoModelForCausalLM
- Ревизия весов
- 88dd1ae