/ Модель

Характеристики

Контекст
262 144 токена
Параметры
94,4 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
jamba · MoE
Опубликована
5 дек 2024

Jamba-tiny-reward-dev

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Тестовая модель Jamba с трёхатрибутной оценочной головой для разработки, отладки и модульного тестирования.

2 400скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены5 дек 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

ai21labs/Jamba-tiny-reward-dev — тестовая модель оценки на основе архитектуры Jamba от AI21 Labs. Она предназначена для разработки, отладки и экспериментов, а также для модульных тестов: выходной слой языковой модели заменён на три атрибута оценки. В README указано 319 млн параметров и обучение на примерно 40 млрд токенов; метаданные каталога указывают 94,4 млн параметров и контекст 262 144 токена, поэтому сведения о размере расходятся. Репозиторий содержит веса в формате Safetensors.

Модель не предназначена для получения полезных оценок: смещения выходных атрибутов специально заданы как [1000, -1000, 0], поэтому результаты будут находиться примерно в этих диапазонах. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • Тестирование пайплайна классификации текста
  • Проверка загрузки модели Jamba в приложении
  • Отладка обработки трёхатрибутных оценок
  • Эксперименты с архитектурой Jamba

Ограничения

Модель создана для тестирования и не рассчитана на полезную оценку текстов: смещения выходов намеренно установлены на [1000, -1000, 0]. README и метаданные расходятся в числе параметров: указано 319 млн и 94,4 млн соответственно.

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

This is a tiny Jamba reward model used for development, debugging and experimentation over the Jamba architecture.

It has 319M parameters (instead of 52B in Jamba 1.5 Mini (and Jamba v0.1) and 398B in Jamba 1.5 Large), and was trained on ~40B tokens.

This model was created for unit testing purposes, by turning the first three rows of Jamba-tiny-dev's LM Head into a 3-attribute reward head. The bias was set to [1000, -1000, 0], so the outputs will be in that ballpark. Due to the way it was created, this model does not aim to provide value as a reward model.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
JambaForSequenceClassification
Ревизия весов
f699f66

0 моделей