/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
9 янв 2024

tinyllama_32k

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Дообученная TinyLlama-1.1B с контекстом до 32 768 токенов для генерации текста и использования в сценариях длинного контекста.

52скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 янв 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

LouisML/tinyllama_32k — дообученная версия TinyLlama-1.1B, подготовленная для генерации текста с контекстом до 32 768 токенов. Автор карточки сообщает, что модель дополнительно обучали на последовательностях длиной 32 768 токенов на наборе togethercomputer/RedPajama-Data-1T-Sample и увеличили базу частот RoPE. Модель предназначена, в частности, для использования как компактная модель длинного контекста при спекулятивном декодировании.

Это плотная причинная языковая модель семейства Llama примерно на 1 млрд параметров. В карточке приведены результаты оценки на WikiText-2, где версия 32k сохраняет более низкую perplexity на длинах контекста от 4 096 до 32 768 токенов, чем исходная TinyLlama-1.1B; также приведены результаты HumanEval. Эти оценки не гарантируют аналогичного качества на других данных и задачах. Репозиторий содержит веса PyTorch в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжений длинных текстов
  • ответы с учётом длинного контекста в запросе
  • использование компактной модели как черновика для спекулятивного декодирования

Ограничения

Карточка приводит ограниченные оценки на WikiText-2 и HumanEval; они не устанавливают качество модели на широком наборе задач. Модель компактная, около 1 млрд параметров.

Для каких профессий подходит5

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

TinyLlama-1.1B-32k

NOTE: This is a fork of the original model at https://huggingface.co/Doctor-Shotgun/TinyLlama-1.1B-32k but with fixed safetensors metadata using the following code:

import safetensors
from safetensors.torch import save_file

tensors = dict()
with safetensors.safe_open(safetensors_path, framework="pt") as f:
    for key in f.keys():
        tensors[key] = f.get_tensor(key)

save_file(tensors, safetensors_path, metadata={'format': 'pt'})

(from https://huggingface.co/SeaLLMs/SeaLLM-7B-Hybrid/discussions/2#65752144412ee70185d49ff5)

Original model card:

32k context finetune of TinyLlama-1.1B using increased rope theta (rope frequency base) meant to serve as a long-context speculative decoding model.

Created using TinyLlama-1.1B and further pretraining at 32768 context length on togethercomputer/RedPajama-Data-1T-Sample.

Of note, the base checkpoint used was from commit "final model" fad4f1a5cd0563ac41349b8fec2e6e51156568a0 which was subsequently reverted, and not the current main branch 3T checkpoint of TinyLlama-1.1B.

Wikitext (wikitext-2-raw-v1_train) Perplexity (64 rows) as evaluated via exllamav2:

Model2048409681921638432768
TinyLlama-1.1B8.5633208.3586863.75071600.50216981.9021
TinyLlama-1.1B-32k8.65487.83397.49047.36747.1338

Evaluation on HumanEval by turboderp:

ModelPass@1Pass@10
TinyLlama-1.1B0.08410.1524
TinyLlama-1.1B (NTK alpha=7.7)0.05980.1098
TinyLlama-1.1B-32k-ckpt-5540.07320.1402
TinyLlama-1.1B-32k0.08290.1524

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
fd7f50a

0 моделей