/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
mixtral · MoE
Базовая модель
DopeyTinyLlama-1.1B-v1
Опубликована
20 апр 2024

Tinyllama-moe3

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

Экспериментальная MoE-модель TinyLlama для диалоговой генерации ответов, объяснений, инструкций и резюме.

46скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 мая 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

Tinyllama-moe3 (Dopey-karasu-MoE3) — языковая модель семейства TinyLlama, созданная как смесь экспертов (MoE) с помощью LazyMergekit на основе vihangd/DopeyTinyLlama-1.1B-v1 и Tensoic/TinyLlama-1.1B-3T-openhermes. Модель предназначена для диалоговой генерации текста и может использоваться как чат-ассистент для ответов, объяснений, инструкций, рассуждений и кратких изложений.

Архитектура — MixtralForCausalLM с MoE; заявленный общий размер — около 1 млрд параметров, контекст — 2048 токенов. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. В карточке не перечислены конкретные языки, поэтому языковую поддержку нельзя уточнить. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание чат-ассистента для ответов на вопросы
  • генерация пояснений по заданной теме
  • выполнение текстовых инструкций
  • составление краткого пересказа текста
  • генерация рассуждений и ответов с подсчётами

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами; в карточке не указаны языки и оценки качества, поэтому пригодность для конкретного языка или задачи требует отдельной проверки.

Для каких профессий подходит7

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Tinyllama-moe3

Dopey-karasu-MoE3 is a Mixture of Experts (MoE) made with the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

base_model: vihangd/DopeyTinyLlama-1.1B-v1
experts:
  - source_model: vihangd/DopeyTinyLlama-1.1B-v1
    positive_prompts:
    - "chat"
    - "assistant"
    - "tell me"
    - "explain"
  - source_model: Tensoic/TinyLlama-1.1B-3T-openhermes
    positive_prompts:
    - "reason"
    - "provide"
    - "instruct"
    - "summarize"
    - "count"

💻 Usage

!pip install -qU transformers bitsandbytes accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "aipib/Dopey-karasu-MoE3"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    model_kwargs={"torch_dtype": torch.float16, "load_in_4bit": True},
)

messages = [{"role": "user", "content": "Explain what a Mixture of Experts is in less than 100 words."}]
prompt = pipeline.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipeline(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
MixtralForCausalLM
Ревизия весов
9513320

0 моделей