Характеристики

Контекст: 2 048 токенов
Параметры: 43,5 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Базовая модель: llama-68m
Опубликована: 13 янв 2024

Ссылки

Hugging Face

Llama-68M-Chat-v1

Felladrin

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная англоязычная модель семейства LLaMA для генерации ответов в чат-диалогах и экспериментов.

344скачиваний за 30 дней13лайковвеса обновлены4 мар 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

Felladrin/Llama-68M-Chat-v1 — компактная чат-модель, созданная Felladrin на основе JackFram/llama-68m. Это плотная авторегрессионная модель семейства LLaMA с 43,5 млн параметров, дообученная на наборах данных для диалогов, вопросов и ответов и следования инструкциям. Она предназначена для генерации ответов в текстовом чате; рекомендованный формат запроса содержит роли system, user и assistant.

Модель рассчитана на английский язык и поддерживает контекст длиной до 2048 токенов. В репозитории доступны веса Safetensors; README также указывает на отдельные публикации в форматах GGUF и ONNX. По приведённым в карточке результатам средняя оценка на наборе тестов составляет 29,72, включая 23,29 на AI2 Reasoning Challenge и 28,27 на HellaSwag. Малый размер делает модель удобной для экспериментов и лёгкого запуска, но результаты тестов и число параметров указывают на ограниченные возможности по сравнению с крупными современными чат-моделями. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

создание простого англоязычного чат-бота
генерация ответов на вопросы на английском языке
эксперименты с дообучением малых языковых моделей
тестирование формата диалога с ролями system, user и assistant

Ограничения

Компактный размер и приведённые оценки тестов указывают на ограниченные возможности в сложных задачах и рассуждениях. Контекст ограничен 2048 токенами.

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.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

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

A Llama Chat Model of 68M Parameters

Base model: JackFram/llama-68m
Datasets:
Availability in other ML formats:
- GGUF: afrideva/Llama-68M-Chat-v1-GGUF
- ONNX: Felladrin/onnx-Llama-68M-Chat-v1

Recommended Prompt Format

<|im_start|>system
{system_message}<|im_end|>
<|im_start|>user
{user_message}<|im_end|>
<|im_start|>assistant

Recommended Inference Parameters

penalty_alpha: 0.5
top_k: 4

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

Metric	Value
Avg.	29.72
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)	23.29
HellaSwag (10-Shot)	28.27
MMLU (5-Shot)	25.18
TruthfulQA (0-shot)	47.27
Winogrande (5-shot)	54.30
GSM8k (5-shot)	0.00

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: 180d584