/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1 млрд
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
5 янв 2024

TinyLlama-1.1B-32k-Instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Инструктивно дообученная англоязычная TinyLlama с контекстом 32 768 токенов для диалоговой генерации текста и спекулятивного декодирования.

95скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены7 июн 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.

  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

Doctor-Shotgun/TinyLlama-1.1B-32k-Instruct — инструктивно дообученная плотная языковая модель семейства Llama с примерно 1 млрд параметров. Разработчик дообучил TinyLlama-1.1B-32k на нескольких открытых наборах инструкций; модель предназначена прежде всего для спекулятивного декодирования и поддерживает диалоговый режим. Для запросов предусмотрен изменённый многоходовый формат Alpaca.

Модель генерирует текст и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. В метаданных указан английский язык. В обучающие данные включены наборы с примерами токсичных ответов; автор предупреждает о смещениях базовой модели и отсутствии этического выравнивания, поэтому возможна генерация токсичного или вредного текста. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на инструкции на английском языке
  • генерация текста с длинным контекстом
  • эксперименты со спекулятивным декодированием
  • тестирование многоходовых диалогов в формате Alpaca

Ограничения

Модель может воспроизводить смещения и выдавать токсичные или вредные ответы; этическое выравнивание не проводилось. Для запросов ожидается изменённый многоходовый формат Alpaca.

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

Norobara-ZLoss-8x7B

This is an instruct-tuned TinyLlama-1.1B-32k on several open-source instruct datasets, intended primarily for speculative decoding.

Usage:

The intended prompt format is a modified multi-turn Alpaca instruction format:

### Instruction:
{system prompt}

### Input:
{user message}

### Response:
{model response}

### Input:
{user message}

### Response:
{model response}

(etc.)

Bias, Risks, and Limitations

The model will show biases present in the base model. No ethical alignment was applied to prevent the generation of toxic or harmful outputs (in fact the opposite, with examples from toxic-DPO included), so generate at your own risk.

Training Details

This model was trained as a full finetune for 3 epochs using a single A100 GPU for around 3.5 hours.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
ebeddc5

0 моделей