/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
126 млн
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
babylama-activation_gelu
Библиотека
transformers
Опубликована
14 ноя 2024

babylama-drop_outs

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель семейства Llama для генерации текста с контекстом 256 токенов.

12скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 ноя 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

Harshatheeswar/babylama-drop_outs — компактная причинно-языковая модель семейства Llama, дообученная на основе Harshatheeswar/babylama-activation_gelu. Модель содержит 125,5 млн параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM и библиотеку Transformers; веса опубликованы в формате safetensors.

Модель предназначена для генерации текста. Длина контекста составляет 256 токенов. В README приведено значение loss 3,7627 на оценочном наборе, но назначение набора данных и предполагаемые сценарии применения не описаны. Языковая специализация также не установлена по доступным сведениям.

Модель выпущена под лицензией, которая не указана в предоставленных данных. Результат оценки сам по себе не позволяет судить о качестве модели в конкретных задачах.

Сценарии применения

  • генерация короткого текста
  • продолжение текстового фрагмента
  • эксперименты с компактными причинно-языковыми моделями

Ограничения

Контекст ограничен 256 токенами. README не описывает назначение обучающих данных и пригодность модели для конкретных сценариев; приведённый loss не устанавливает качество на прикладных задачах.

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

babylama-drop_outs

This model is a fine-tuned version of Harshatheeswar/babylama-activation_gelu on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.7627

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 64
  • optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 5
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
4.08120.999955594.1324
3.81311.9999111193.8985
3.65922.9998166783.7974
3.50283.9999222383.7620
3.46434.9994277953.7627

Framework versions

  • Transformers 4.46.2
  • Pytorch 2.5.0+cu121
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.20.3

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
1afb12f

0 моделей