/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
1,7 млрд
Размер весов
6,8 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM2-1.7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
9 ноя 2024

Ссылки

Hugging Face

DragonAI-Python-SmolLM2-1.7B-Instruct

MegaTronX
Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная компактная языковая модель для диалогов и генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

30скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены17 ноя 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

DragonAI-Python-SmolLM2-1.7B-Instruct — дообученная MegaTronX версия HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B-Instruct, созданная для диалогов и генерации текста. Это плотная causal language model семейства Llama с 1,7 млрд параметров; модель загружается через Transformers, веса представлены в формате safetensors, а контекст составляет до 8192 токенов. Базовая модель ориентирована на английский язык; сведения о дополнительной специализации этой версии отсутствуют.

Модель подходит для генерации ответов в чате и других текстовых сценариев. README не раскрывает обучающие данные, оценку качества или конкретные ограничения дообучения. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в чат-боте
  • ведение текстового диалога
  • составление черновиков текста
  • продолжение заданного текста

Ограничения

README не приводит сведения об оценках качества, обучающих данных или специальных ограничениях дообученной модели.

Для каких профессий подходит6

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 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DragonAI-Python-SmolLM2-1.7B-Instruct

This model is a fine-tuned version of HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B-Instruct on the None dataset.

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: 5e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 5

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.46.2
  • Pytorch 2.2.2+cu121
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.20.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
8cfb346

0 моделей

    Создать бенчмарк