Load the model and the tokenizer with the following script:
llm = LlamaForCausalLM.from_pretrained('acharkq/MoLlama')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('acharkq/MoLlama')
tokenizer.add_bos_token = True
tokenizer.add_eos_token = True
Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 969 млн
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 21 дек 2023
Ссылки
MoLlama
Компактная модель семейства Llama для авторегрессионной генерации текста с контекстом 512 токенов.
329скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены22 фев 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.
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
MoLlama — авторегрессионная языковая модель семейства Llama, опубликованная пользователем acharkq на Hugging Face. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и токенизатор; для загрузки указаны классы LlamaForCausalLM и AutoTokenizer.
Модель предназначена для генерации текста. Размер составляет около 969,3 млн параметров, а длина контекста — 512 токенов. README не описывает специализацию, обучающие данные или подтверждённые показатели качества, поэтому пригодность для конкретных предметных областей не установлена. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- генерация коротких текстовых продолжений
- создание черновиков текста
- эксперименты с небольшой языковой моделью
Ограничения
Контекст ограничен 512 токенами. README не приводит оценки качества, поддерживаемые языки или специализацию модели.
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
- 0d2611c