Характеристики

Контекст: 2 048 токенов
Параметры: 2 млрд
Размер весов: 8,2 ГБ
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: olmo · dense
Опубликована: 30 июн 2024

Ссылки

Hugging Face

Microscopic-Olmo-2B-15.2k-steps

DrNicefellow

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Плотная языковая модель OLMo на 2 млрд параметров для генерации текста, опубликованная как чекпойнт на этапе обучения.

381скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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.

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

Microscopic-Olmo-2B-15.2k-steps — языковая модель семейства OLMo, самостоятельно обучаемый чекпойнт DrNicefellow с архитектурой плотного декодера OlmoForCausalLM и примерно 2 млрд параметров. Модель предназначена для генерации текста; указан шаг обучения 15,2 тыс. и план обучения на корпусе примерно из 400 млрд токенов. В README сказано, что оценка модели ещё проводится.

Модель принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 2048 токенов и распространяется в формате PyTorch. Лицензия — Apache-2.0. README не уточняет языковой состав обучающих данных и токенизатора, поэтому конкретные естественные языки определить нельзя.

Сценарии применения

генерация продолжения текста
черновое составление текстов
эксперименты с обучением языковых моделей
оценка качества чекпойнта на промежуточном этапе обучения

Ограничения

Это промежуточный чекпойнт на шаге 15,2 тыс.; оценка модели ещё проводилась. Поддерживаемые естественные языки в карточке не указаны.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей 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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Self trained microscopic Olmo. Around 2G parameters.

The tokenizer is the one from https://huggingface.co/allenai/OLMo-1B-hf.

It is being trained on around 400B tokens and this is step 15.2k.

The evaluation is being conducted now.

License

This model is available under the Apache 2.0 License.

Discord Server

Join our Discord server here.

Feeling Generous? 😊

Eager to buy me a cup of 2$ coffe or iced tea?🍵☕ Sure, here is the link: https://ko-fi.com/drnicefellow. Please add a note on which one you want me to drink?

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: OlmoForCausalLM
Ревизия весов: cfb1b7b