This is a 230M parameter Small Llama model distilled from the Original one. The model is distilled on OpenOrca's FLAN dataset. The distillation ran over 160000 random samples of FLAN dataset. It is free to download. Also, it is a work in progress, so please use it at your own risk
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 201 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 21 ноя 2023
Ссылки
Llama-Flan-XL2base
Компактная дистиллированная модель Llama для генерации английского текста и выполнения инструкций.
274скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены21 ноя 2023
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
Sayan01/Llama-Flan-XL2base — компактная языковая модель семейства Llama, разработанная автором репозитория и полученная дистилляцией исходной модели на 160 000 случайно выбранных примеров из набора OpenOrca/FLAN. Она предназначена для генерации текста и выполнения инструкций в текстовом диалоге. Модель содержит около 200,5 млн параметров, использует архитектуру LlamaForCausalLM, распространяется в формате PyTorch и поддерживает контекст до 2048 токенов.
Модель ориентирована на англоязычные запросы и может подойти для экспериментов с компактными моделями, генерации ответов и выполнения простых инструкций. Автор отмечает, что работа над моделью продолжается, поэтому качество и надёжность результатов не гарантированы. Модель доступна для скачивания; в метаданных указана лицензия Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов на английском языке
- выполнение простых текстовых инструкций
- создание коротких черновиков и продолжений текста
- эксперименты с компактными моделями Llama
Ограничения
Автор указывает, что модель находится в разработке и предлагает использовать её на свой риск; качество результатов не гарантируется. Контекст ограничен 2048 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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 341модель
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
- 5ffcaea