Характеристики

Контекст: 32 768 токенов
Параметры: 464 млн
Архитектура: moe_llava_qwen1_5 · dense
Базовая модель: stage2-ft-llavaqwen1.5-0.5B-Viet-ShareGPT-2ep
Опубликована: 12 окт 2024

Ссылки

Hugging Face

stage3-moe-ft-llavaqwen1.5-0.5b-Viet-ShareGPT-2ep_moe

TienAnh

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная чат-модель TienAnh на 463,6 млн параметров для генерации текста с ориентацией на вьетнамский язык.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 окт 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Модель TienAnh/stage3-moe-ft-llavaqwen1.5-0.5b-Viet-ShareGPT-2ep_moe — дообученная версия TienAnh/stage2-ft-llavaqwen1.5-0.5B-Viet-ShareGPT-2ep, разработанная TienAnh. Это чат-модель на архитектуре MoELLaVAQwen1_5ForCausalLM с 463,6 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. Файлы представлены в форматах PyTorch и Safetensors.

Модель предназначена для генерации текста в формате диалога. В названии и базовой модели указана ориентация на вьетнамский язык и данные ShareGPT, однако подробности обучения, оценок и целевых сценариев в карточке отсутствуют. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

генерация ответов в диалоге на вьетнамском языке
создание чат-бота на основе небольшой языковой модели
продолжение текста в контексте до 32 768 токенов

Ограничения

Датасет, результаты оценки и конкретные ограничения в карточке не описаны. Указанная ориентация на вьетнамский язык не подтверждена подробными сведениями о языковом покрытии.

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 385моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

stage3-moe-ft-llavaqwen1.5-0.5b-Viet-ShareGPT-2ep_moe

This model is a fine-tuned version of TienAnh/stage2-ft-llavaqwen1.5-0.5B-Viet-ShareGPT-2ep 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: 2e-06
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 2
seed: 42
distributed_type: multi-GPU
num_devices: 2
gradient_accumulation_steps: 8
total_train_batch_size: 64
total_eval_batch_size: 4
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: cosine
lr_scheduler_warmup_ratio: 0.03
num_epochs: 2.0
mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

Transformers 4.37.0
Pytorch 2.4.1+cu121
Datasets 2.21.0
Tokenizers 0.15.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Архитектура moe_llava_qwen1_5 неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры: MoELLaVAQwen1_5ForCausalLM
Ревизия весов: 4d52fd2