/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
1,7 млрд
Размер весов
5,2 ГБ
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
falcon · dense
Опубликована
4 дек 2023

falcon-1b-t-sft

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная модель Falcon на 1,7 млрд параметров для генерации текста и выполнения инструкций, созданная для сравнения с TinyLlama.

193скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 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.

  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

KnutJaegersberg/falcon-1b-t-sft — дообученная причинно-языковая модель семейства Falcon, созданная для сравнения с TinyLlama. По карточке, модель обучалась три эпохи на наборе данных KnutJaegersberg/trilobite с применением NEFTune. Она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в формате диалога, например для ответов на вопросы и объяснений. Архитектура — плотная FalconForCausalLM; размер — 1,7 млрд параметров, веса опубликованы в формате safetensors.

В карточке приведены результаты Open LLM Leaderboard: среднее значение 35,02, оценка ARC — 32,94, HellaSwag — 57,24. Модель лицензирована по CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование. Карточка не сообщает о специализированных прикладных областях или поддержке конкретных языков; качество ответов и пригодность для задач за пределами указанного сравнения по приведённым данным оценить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов на инструкции
  • ответы на вопросы в диалоговом формате
  • объяснение понятий и процедур
  • сравнение качества небольших языковых моделей

Ограничения

Создана для сравнения с TinyLlama, а карточка приводит лишь отдельные результаты бенчмарков; более широкое качество не установлено. Лицензия CC BY-NC 4.0 не допускает коммерческое использование.

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

Made for the purpose of comparison with the tinyllama model. 3 epochs, neftune on trilobite.

Prompt Example:

### System:

You are an AI assistant. User will give you a task. Your goal is to complete the task as faithfully as you can. While performing the task think step-by-step and justify your steps.


### Instruction: 

How do you fine tune a large language model? 

### Response:

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.35.02
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)32.94
HellaSwag (10-Shot)57.24
MMLU (5-Shot)25.26
TruthfulQA (0-shot)38.49
Winogrande (5-shot)55.88
GSM8k (5-shot)0.30

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
FalconForCausalLM
Ревизия весов
c085c6b

0 моделей