/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
134 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM-135M
Библиотека
transformers
Опубликована
11 сен 2024

Ссылки

Hugging Face

epoch_1

Siddartha10
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель на базе SmolLM-135M для генерации текста и диалоговых сценариев.

22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 сен 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

Siddartha10/epoch_1 — дообученная модель генерации текста на базе HuggingFaceTB/SmolLM-135M, созданная с использованием Transformers и сохранённая в формате safetensors. Она содержит 134,5 млн параметров, имеет архитектуру семейства Llama и поддерживает контекст до 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста; метаданные также отмечают возможность чата.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Данные обучения и конкретные ограничения в карточке не описаны, поэтому её качество и пригодность для специализированных задач по доступной информации оценить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых продолжений
  • создание простых диалоговых ответов
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • прототипирование текстовых приложений

Ограничения

Датасет обучения, результаты оценки и целевые сценарии не описаны; размер модели и контекст ограничены 134,5 млн параметров и 2048 токенами.

Для каких профессий подходит3

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 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

outputs

This model is a fine-tuned version of HuggingFaceTB/SmolLM-135M on an unknown 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: 0.0002
  • train_batch_size: 12
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 3407
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.44.2
  • Pytorch 2.4.0+cu121
  • Datasets 3.0.0
  • Tokenizers 0.19.1

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
70c9f08

0 моделей

    Создать бенчмарк