Характеристики

Контекст: 4 096 токенов
Параметры: 1,2 млрд
Размер весов: 6 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 18 июн 2024

Ссылки

Hugging Face

NoNameBrand_1.49B

Deathsquad10

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель семейства Llama для генерации текста, обучаемая на TinyStories.

24скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 сен 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.

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

NoNameBrand_1.49B — экспериментальная плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama от Deathsquad10. По карточке, модель находится в процессе предварительного обучения только на наборе TinyStories; обучение выполняется на CPU, а репозиторий обновляется после каждого чекпойнта. Метаданные указывают около 1,2 млрд параметров, контекст до 4096 токенов и поддержку диалогового режима. Модель предназначена для генерации текста и экспериментов с небольшими языковыми моделями.

На описанном в README чекпойнте 120 обучение прошло менее 0,05 эпохи, а приведённые результаты eval harness указывают на раннюю стадию и ограниченную готовность модели. Для использования заявлена лицензия Apache-2.0.

Сценарии применения

эксперименты с предварительным обучением небольших языковых моделей
генерация коротких историй и художественного текста
оценка промежуточных чекпойнтов языковой модели

Ограничения

Автор прямо предупреждает, что модель пока непригодна для использования: обучение находится на очень ранней стадии и ведётся только на TinyStories. Приведённые результаты относятся к чекпойнту после менее чем 0,05 эпохи.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Not useable but updating the model after each checkpoint.It is only being trained on Tinystories at the moment. This is all done on CPU only for pretraining. At checkpoint 120 not even at 0.05 of an epoch the eval harness scores are

Tasks	Version	Filter	Metric		Value		Stderr
arc_challenge	1	none	acc	↑	0.1869	±	0.0114
		none	acc_norm	↑	0.2500	±	0.0127
arc_easy	1	none	acc	↑	0.2479	±	0.0089
		none	acc_norm	↑	0.2483	±	0.0089
boolq	2	none	acc	↑	0.3783	±	0.0085
hellaswag	1	none	acc	↑	0.2501	±	0.0043
		none	acc_norm	↑	0.2440	±	0.0043
openbookqa	1	none	acc	↑	0.1220	±	0.0147
		none	acc_norm	↑	0.1800	±	0.0172
piqa	1	none	acc	↑	0.5114	±	0.0117
		none	acc_norm	↑	0.4820	±	0.0117
winogrande	1	none	acc	↑	0.4925	±	0.0141

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: a472bc9