/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
285 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mistral · dense
Опубликована
25 фев 2024

Ссылки

Hugging Face

taiwan-kapok-300m-base

Heng666
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая авторегрессионная модель семейства Mistral для генерации текста на китайском языке.

15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 фев 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.

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

taiwan-kapok-300m-base — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Mistral, опубликованная Heng666. Веса содержат 285,2 млн параметров, модель принимает текст и генерирует продолжение текста с контекстом до 4096 токенов. Карточка указывает китайский язык; в метаданных модель размечена для генерации текста.

README не раскрывает назначение модели, данные обучения или результаты оценки, кроме значения loss 2,7894, поэтому её качество и пригодность для конкретных сценариев подтвердить нельзя. Модель опубликована в формате safetensors под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжений китайского текста
  • черновое автодополнение китайских фраз
  • эксперименты с компактными языковыми моделями

Ограничения

README не содержит описания обучающих данных, оценок качества или рекомендаций по применению; приведённого значения loss недостаточно для оценки пригодности модели.

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

taiwan-kapok-300M

  • Loss: 2.7894

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: 0.0006
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 2
  • gradient_accumulation_steps: 64
  • total_train_batch_size: 512
  • total_eval_batch_size: 8
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.95) and epsilon=0.0001
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 1000
  • num_epochs: 5
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
2.69623.3550002.7894

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.1.2+cu121
  • Datasets 2.14.5
  • Tokenizers 0.14.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MistralForCausalLM
Ревизия весов
6393978

0 моделей

    Создать бенчмарк