/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
qwen2 · dense
Базовая модель
Qwen2-1.5B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
7 авг 2024

TAID-LLM-1.5B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная дистиллированная модель Sakana AI на базе Qwen2 для генерации английского текста и диалогов.

124скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены30 янв 2025

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

TAID-LLM-1.5B — компактная авторегрессионная языковая модель Sakana AI для генерации текста и диалогов на английском языке. Она создана методом дистилляции TAID (Temporally Adaptive Interpolated Distillation): Qwen2-72B-Instruct использовалась как учитель, а Qwen2-1.5B-Instruct — как ученик. В метаданных указаны архитектура Qwen2, 1,5 млрд параметров, библиотека Transformers и контекст до 32 768 токенов.

Модель подходит для экспериментальных исследований и разработки приложений с генерацией текста и диалоговым взаимодействием. Лицензия — Apache 2.0. Разработчик характеризует модель как экспериментальный прототип и не рекомендует коммерческое применение или использование в критически важных системах; качество и результаты не гарантируются.

Сценарии применения

  • генерация текста на английском языке
  • создание диалогового прототипа
  • исследование дистилляции языковых моделей

Ограничения

Это экспериментальный прототип; разработчик не рекомендует коммерческое применение и использование в критически важных системах. Качество и результаты работы не гарантируются.

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

🐟 TAID-LLM-1.5B

🤗 Models | 📚 Paper | 📝 Blog | 🐦 Twitter

TAID-LLM-1.5B is an English language model created through TAID (Temporally Adaptive Interpolated Distillation), our new knowledge distillation method. We used Qwen2-72B-Instruct as the teacher model and Qwen2-1.5B-Instruct as the student model.

Model Details

Uses

This model is provided for research and development purposes only and should be considered as an experimental prototype. It is not intended for commercial use or deployment in mission-critical environments. Use of this model is at the user's own risk, and its performance and outcomes are not guaranteed. Sakana AI shall not be liable for any direct, indirect, special, incidental, or consequential damages, or any loss arising from the use of this model, regardless of the results obtained. Users must fully understand the risks associated with the use of this model and use it at their own discretion.

Acknowledgement

We would like to thank the developers of the source models for their contributions and for making their work available.

This model is based on results obtained from a project, JPNP20017, subsidized by the New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO).

Citation

@misc{sakana2025taid,
      title         = {TAID: Temporally Adaptive Interpolated Distillation for Efficient Knowledge Transfer in Language Models}, 
      author.       = {Makoto Shing and Kou Misaki and Han Bao and Sho Yokoi and Takuya Akiba},
      year          = {2025},
      eprint        = {2501.16937},
      archivePrefix = {arXiv},
      primaryClass  = {cs.LG},
      url           = {https://arxiv.org/abs/2501.16937}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
2e64950

0 моделей