/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
185 млн
Архитектура
llama · dense
Опубликована
25 дек 2023

smol_llama-220M-GQA-32k-theta-sft-limarp

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель Llama с контекстом 32 768 токенов для ролевого диалога в формате LimaRP.

358скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 янв 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

smol_llama-220M-GQA-32k-theta-sft-limarp — экспериментальная языковая модель семейства Llama, созданная Doctor-Shotgun дообучением Doctor-Shotgun/smol_llama-220M-GQA-32k-theta-sft на наборе LimaRP. Модель содержит 184,8 млн параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и рассчитана на контекст до 32 768 токенов. Для расширения контекста применён метод RoPE theta.

Модель предназначена для ролевого диалога в формате LimaRP Alpaca и специально обучена для продолжения таких диалогов. Автор также описывает её как длинноконтекстную модель для speculative decoding, однако указывает, что вариант рассчитан на модели, обученные на формате LimaRP. Вход и ответ представлены текстом на английском языке. Доступные сведения не содержат условий лицензии.

Сценарии применения

  • ролевые диалоги по описанию персонажей и сценария
  • продолжение диалогов в формате LimaRP Alpaca
  • длинноконтекстная генерация текста для speculative decoding в совместимом формате

Ограничения

Модель предназначена для формата LimaRP и может быть несовместима с другими форматами запросов. Автор называет её экспериментальной; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

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

smol_llama-220M-GQA-32k-theta-sft-limarp

Experimental model meant to serve as a long-context speculative decoding model. This one is specifically for models trained on the LimaRP prompt format.

Created using Doctor-Shotgun/smol_llama-220M-GQA-32k-theta-sft and finetuning at 32768 context length on the LimaRP dataset.

This variant uses the rope theta (rope frequency base) method for context extension.

The trained instruction format is LimaRP Alpaca:

### Instruction:
Character's Persona: {bot character description}

User's Persona: {user character description}

Scenario: {what happens in the story}

Play the role of Character. Taking the above information into consideration, you must engage in a roleplaying chat with User below this line. Do not write dialogues and narration for User.

### Input:
User: {utterance}

### Response:
Character: {utterance}

### Input
User: {utterance}

### Response:
Character: {utterance}

(etc.)

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
6ca9cc3

0 моделей