/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
20,8 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 мая 2024

storytellerLM-v0

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная англоязычная Llama-модель для генерации коротких историй и продолжения текстовых подсказок.

141скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 мая 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

FrankL/storytellerLM-v0 — компактная языковая модель семейства Llama, опубликованная FrankL и предназначенная для генерации текста на английском языке. Она обучена на датасете skeskinen/TinyStories-GPT4 и подходит для создания коротких историй и продолжения текстовых подсказок.

Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 20,8 млн параметров и рассчитана на контекст до 2048 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Небольшой размер делает модель удобной для компактных экспериментов с генерацией историй. Карточка не сообщает оценок качества или иных ограничений помимо короткого контекста; результаты генерации могут требовать проверки.

Сценарии применения

  • создание коротких историй на английском языке
  • продолжение сюжетной текстовой подсказки
  • эксперименты с генерацией историй на компактной языковой модели

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. В карточке нет оценок качества генерации.

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

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: FrankL
  • Language(s) (NLP): English

Direct Use

model = AutoModel.from_pretrained('FrankL/storytellerLM-v0', trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model = model.to(device='cuda')

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('FrankL/storytellerLM-v0', trust_remote_code=True)
def inference(
    model: AutoModelForCausalLM,
    tokenizer: AutoTokenizer,
    input_text: str = "Once upon a time, ",
    max_new_tokens: int = 16
):
    inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(device)
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        max_new_tokens=max_new_tokens,
        do_sample=True,
        top_k=40,
        top_p=0.95,
        temperature=0.8
    )
    generated_text = tokenizer.decode(
        outputs[0],
        skip_special_tokens=True
    )
    # print(outputs)
    print(generated_text)

inference(model, tokenizer)

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
5ffc703

0 моделей