/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
4 ноя 2023

tiny-llama-miniguanaco-1.5T

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Англоязычная модель Llama на 1 млрд параметров для генерации текста и ответов на вопросы.

97скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены18 ноя 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.

  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/tiny-llama-miniguanaco-1.5T — англоязычная модель генерации текста на архитектуре Llama, обученная отвечать на вопросы. README описывает формат входа как prompt, затем перевод строки и completion без специального шаблона; метаданные указывают 1 млрд параметров и контекст до 2048 токенов. Модель опубликована в форматах PyTorch и Safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Её можно использовать для генерации ответов на текстовые вопросы и простых диалоговых сценариев. Карточка не сообщает о дополнительных возможностях или оценках качества; небольшой размер и ограниченный контекст могут затруднять сложные запросы и работу с длинными текстами.

Сценарии применения

  • генерация ответов на текстовые вопросы
  • создание простого текстового диалога
  • локальные эксперименты с компактной Llama

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами; карточка не приводит оценок качества и не описывает специальные возможности 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

TinyLLama 1.5T checkpoint trained to answer questions.

f"{'prompt'}\n{'completion'}\n<END>"

No special formatting, just question, then newline to begin the answer.

from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

pipe = pipeline("text-generation", model="Corianas/tiny-llama-miniguanaco-1.5T")# Load model directly

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Corianas/tiny-llama-miniguanaco-1.5T")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Corianas/tiny-llama-miniguanaco-1.5T")

# Run text generation pipeline with our next model
prompt = "What is a large language model?"
pipe = pipeline(task="text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer, max_length=500)
result = pipe(f"<s>{prompt}")
print(result[0]['generated_text'])

Result will have the answer, ending with <END> on a new line.

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
4e83ba2

0 моделей