I cut my TinyLlama 1.1B cinder v 2 down from 22 layers to 14. At 14 there was no coherent text but there were emerging ideas of a response. I then trained on the Reason with Cinder dataset and prunned the model again to 11 layers and only emerging responses. I then trained on a subset of open orca, sharegpt, cinder again, and tiny textbooks. I am putting it up as a base model that may need work. If you continue training please let me know on the tinyllama discord, I have some interesting plans for this model. I use the Zephyr chat format.
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 550 млн
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 31 мар 2024
Ссылки
Tinyllama-616M-Cinder
Экспериментальная 550-миллионная модель на основе TinyLlama, предназначенная для генерации текста и дальнейшего обучения в формате чата Zephyr.
537скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены31 мар 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
Joseph G. Flowers представил экспериментальную плотную языковую модель семейства Llama, созданную на основе TinyLlama 1.1B Cinder v2. Автор сократил модель с 22 до 14, а затем до 11 слоёв, после чего обучал её на Reason with Cinder, подмножестве Open Orca, ShareGPT, Cinder и Tiny Textbooks. В метаданных указаны архитектура LlamaForCausalLM, около 550 млн параметров и контекст 2048 токенов.
Модель опубликована как базовая заготовка для дальнейшего обучения и генерации текста в формате чата Zephyr. Автор отмечает, что после сокращения числа слоёв ответы оставались лишь намеченными и модель может требовать дополнительной доработки. Лицензия — MIT.
Сценарии применения
- эксперименты с компактными языковыми моделями
- дальнейшее обучение модели для диалогов
- генерация коротких ответов в формате Zephyr
Ограничения
Автор сообщает, что после сокращения модели до 11 слоёв получались лишь намеченные ответы и модель может требовать дальнейшего обучения. Контекст ограничен 2048 токенами.
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.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей
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
- 9556943