/ Модель

Характеристики

Контекст
32 000 токенов
Параметры
2,9 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
9 июл 2024

MiniLoong-3B

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

MiniLoong-3B — производная от LLaMA-2 языковая модель на 2,9 млрд параметров для генерации текста с контекстом до 32 000 токенов.

25скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены10 фев 2025

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

MiniLoong-3B — языковая модель с архитектурой Llama, разработанная командой GeneZC. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для продолжения запросов и создания текстовых ответов. Модель содержит 2,9 млрд параметров, принимает текст и поддерживает контекст длиной до 32 000 токенов. В метаданных указаны английский и китайский языки, а также обучающие наборы Pile, RedPajama-Data-1T и WuDao.

Модель основана на LLaMA-2 и распространяется в форматах PyTorch и safetensors. Указанная в метаданных лицензия — Apache-2.0, однако README отдельно требует соблюдать лицензию LLaMA-2, поскольку модель от неё производна.

Сценарии применения

  • продолжение текста по заданному фрагменту
  • генерация текстовых ответов на запросы
  • создание черновиков и кратких текстов
  • эксперименты с компактными языковыми моделями

Ограничения

README требует соблюдать лицензию LLaMA-2, несмотря на указанную в метаданных лицензию Apache-2.0; перед использованием следует проверить применимые лицензионные условия. Сведения о качестве на конкретных задачах в карточке не приведены.

Для каких профессий подходит4

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

MiniLoong-3B

📑 arXiv | 👻 GitHub | 🤗 HuggingFace-MiniMA-3B | 🤗 HuggingFace-MiniChat-3B | 🤖 ModelScope-MiniMA-3B | 🤖 ModelScope-MiniChat-3B | 🤗 HuggingFace-MiniChat-1.5-3B | 🤗 HuggingFace-MiniMA-2-3B | 🤗 HuggingFace-MiniChat-2-3B | 🤗 HuggingFace-MiniMA-2-1B | 🤗 HuggingFace-MiniLoong-3B | 🤗 HuggingFace-MiniMix-2/4x3B

❗ Must comply with LICENSE of LLaMA-2 since it is derived from LLaMA-2.

Bibtex

@article{zhang2023law,
    title={Towards the Law of Capacity Gap in Distilling Language Models},
    author={Zhang, Chen and Song, Dawei and Ye, Zheyu and Gao, Yan},
    year={2023},
    url={https://arxiv.org/abs/2311.07052}
}

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
6eac621

0 моделей