/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
142 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
17 авг 2024

ChessLlama

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая языковая модель Llama, обученная на шахматных партиях гроссмейстеров для генерации продолжений в формате UCI.

139скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены18 авг 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

ChessLlama — авторегрессионная языковая модель на архитектуре Llama, разработанная Talha Rüzgar Akkuş и предварительно обученная на партиях гроссмейстеров в формате UCI. Она предназначена для генерации продолжений шахматных партий и экспериментов с обучением моделей на шахматных данных. Модель содержит 141,5 млн параметров, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и принимает текстовые последовательности; максимальный контекст составляет 2048 токенов.

Модель ориентирована на шахматные партии, а не на обычный диалог или универсальные текстовые задачи. В карточке описан ноутбук для оценки возможностей, но численные результаты или подтверждённое качество игры не приведены. Весовые файлы доступны в формате Safetensors для Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения шахматной партии
  • эксперименты с предсказанием ходов в формате UCI
  • оценка языковых моделей на шахматных партиях

Ограничения

Карточка не приводит результатов оценки силы игры или качества генерации ходов. Контекст ограничен 2048 токенами; предназначенность для диалога или универсальной генерации текста не заявлена.

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

ChessLlama

image/png

Generated by DALL-E 3.

Model Details

This pre-trained model has been trained on the Llama architecture with the games of grand master chess players.

Model Description

How to Get Started with the Model

This notebook is created to test the model's capabilities. You can use it to evaluate performance of the model.

Open In Colab

Challenge

You can use this model or dataset to train your own models as well, and challenge me in this new field.

Training Details

Training Data

Q-bert/Elite-Chess-Games

Training Procedure

This model was fully trained from scratch with random weights. It was created from the ground up with a new configuration and model, and trained using the Hugging Face Trainer for 1200 steps. There is still potential for further training. You can see the training code below. Open In Colab

Training Loss Graph: image/png

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
ec13c59

0 моделей