/ Модель

Характеристики

Контекст
16 384 токена
Параметры
1,3 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
deepseek-coder-1.3b-instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
23 окт 2024

asm2asm-deepseek1.3b-xtokenizer-armv8

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная диалоговая модель DeepSeek Coder 1.3B для генерации текста, с контекстом 16 384 токена.

61скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 ноя 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.

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 ahmedheakl/asm2asm-deepseek1.3b-xtokenizer-armv8 — дообученная версия DeepSeek Coder 1.3B Instruct на неизвестном наборе данных. Она использует плотную архитектуру семейства Llama с 1,3 млрд параметров и предназначена для генерации текста в формате диалога; базовая модель специализируется на генерации, дополнении и заполнении пропусков в программном коде. Контекст модели составляет 16 384 токена.

README не описывает целевую задачу, обучающие данные или результаты оценки, поэтому специализированные возможности преобразования ассемблерного кода по одному названию репозитория подтвердить нельзя. Репозиторий содержит веса Safetensors для Transformers; лицензия указана как other, без конкретных условий в предоставленных данных.

Сценарии применения

  • генерация кода в диалоге
  • дополнение программного кода
  • заполнение пропусков в коде

Ограничения

README не раскрывает обучающие данные, целевые сценарии и результаты оценки; специализация на преобразовании ассемблера не подтверждена. В метаданных указана лицензия other, но конкретные условия не приведены.

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

asm2asm-deepseek-1.3b-500k-mac-x86-O0-arm-gnueabi-gcc

This model is a fine-tuned version of deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-instruct 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: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 4
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 2

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.44.2
  • Pytorch 2.4.1+cu118
  • Datasets 3.0.0
  • Tokenizers 0.19.1

Please see paper & code for more information:

Citations

If you use this model in your research, please cite it as follows:

@article{heakl2024cisc,
  title={From CISC to RISC: language-model guided assembly transpilation},
  author={Heakl, Ahmed and Abi, Chaimaa and Hossam, Rania and Mahmoud, Abdulrahman},
  journal={arXiv preprint arXiv:2411.16341},
  year={2024}
}

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
582582a

0 моделей