This is the 15M parameter Llama 2 architecture model trained on the TinyStories dataset. These are converted from karpathy/tinyllamas. See the llama2.c project for more details.
Характеристики
- Контекст
- 256 токенов
- Параметры
- 15,2 млн
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 2 июл 2024
Ссылки
tinyllama-15M-stories
Производная модели nickypro/tinyllama-15M. Компактная модель архитектуры Llama 2 для генерации короткого текста и историй на основе TinyStories.
428скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены2 июл 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
Карточка модели ModelCloud/tinyllama-15M-stories на Hugging Face совпадает с карточкой nickypro/tinyllama-15M, поэтому описание составлено по ней.
nickypro/tinyllama-15M — компактная языковая модель на 15,2 млн параметров с плотной архитектурой Llama 2 и классом LlamaForCausalLM. Она обучена на наборе TinyStories и предназначена для генерации текста, в частности коротких историй. Репозиторий содержит веса в форматах PyTorch и safetensors; длина контекста составляет 256 токенов.
Модель создана на основе весов karpathy/tinyllamas, преобразованных для этого репозитория, и связана с проектом llama2.c. Лицензия — MIT. Из-за малого размера и короткого контекста модель подходит для экспериментов и простых задач генерации, но её возможности ограничены по сравнению с крупными языковыми моделями.
Сценарии применения
- генерация коротких историй
- эксперименты с компактными языковыми моделями
- изучение архитектуры Llama 2
- тестирование генерации текста на небольшом контексте
Ограничения
Контекст ограничен 256 токенами, а число параметров составляет 15,2 млн, поэтому возможности модели ограничены и она рассчитана на короткую генерацию.
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 000моделейI.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 015моделей
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
- 0234f07