Checkpoint weights seem to be malfunctioning with the hf transformer library. Please bear with me as I work on debugging and resolving the issue.
Reference code : https://github.com/Jha-Pranav/OpenTransformer
Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Параметры
- 43,2 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 20 апр 2024
Ссылки
blm-18.6M
Компактная модель семейства Llama для генерации текста с контекстом 1024 токена, чьи веса пока работают некорректно с Transformers.
326скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 апр 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.
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
Jha-Pranav/blm-18.6M — компактная авторегрессионная модель семейства Llama для генерации текста, опубликованная Jha-Pranav. По метаданным, она имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 43,2 млн параметров, принимает текстовый ввод и выдаёт текст; нативная длина контекста — 1024 токена. Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0.
Карточка сообщает, что веса пока работают некорректно с библиотекой Transformers от Hugging Face и автор занимается устранением проблемы. Поэтому практическое использование модели ограничено до исправления совместимости; README не уточняет языки, обучающие данные или конкретные сценарии генерации.
Сценарии применения
- эксперименты с компактными языковыми моделями
- тестирование генерации текста на коротком контексте
- изучение архитектуры LlamaForCausalLM
Ограничения
Автор сообщает о проблемах работы весов с библиотекой Hugging Face Transformers; до исправления совместимости пригодность модели для практического использования ограничена.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- a3b1177