/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
20 окт 2023

tinyLlama-intermediate-checkpoints-after-1T-token

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Промежуточные чекпойнты предварительного обучения компактной языковой модели TinyLlama для генерации текста.

500скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены28 дек 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.

  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

TinyLlama/tinyLlama-intermediate-checkpoints-after-1T-token — набор промежуточных контрольных точек проекта TinyLlama, разработанного для предварительного обучения компактной языковой модели семейства Llama. В коллекцию входят чекпойнты после исправления на этапе 1T токенов; ветка указывает шаг обучения и число обработанных токенов. В метаданных модель классифицирована как text-generation, указаны архитектура LlamaForCausalLM, плотная структура, формат PyTorch и размер 1 млрд параметров.

README описывает целевую модель TinyLlama как модель на 1,1 млрд параметров с архитектурой и токенизатором Llama 2; контекст в метаданных — 2048 токенов. Модель предназначена для генерации текста при ограниченных требованиях к памяти и вычислениям. README не приводит оценок качества именно этих промежуточных контрольных точек. Лицензия репозитория — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • эксперименты с промежуточными состояниями обучения TinyLlama
  • генерация текста на устройствах с ограниченной памятью
  • исследование влияния этапов предобучения на поведение модели

Ограничения

Это промежуточные чекпойнты обучения, поэтому их качество и поведение могут отличаться от завершённой модели; README не приводит для них отдельных оценок. Контекст ограничен 2048 токенами.

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

TinyLlama-1.1B

https://github.com/jzhang38/TinyLlama

The TinyLlama project aims to pretrain a 1.1B Llama model on 3 trillion tokens. With some proper optimization, we can achieve this within a span of "just" 90 days using 16 A100-40G GPUs 🚀🚀. The training has started on 2023-09-01.

We adopted exactly the same architecture and tokenizer as Llama 2. This means TinyLlama can be plugged and played in many open-source projects built upon Llama. Besides, TinyLlama is compact with only 1.1B parameters. This compactness allows it to cater to a multitude of applications demanding a restricted computation and memory footprint.

This Collection

This collection contains all checkpoints after the 1T fix. Branch name indicates the step and number of tokens seen.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
39f8ec7

0 моделей