Характеристики
- Контекст
- 512 токенов
- Параметры
- 114 688
- Размер весов
- 1 МБ
- Архитектура
- bloom · dense
Ссылки
tiny-random-BloomForCausalLM
Компактная Bloom-подобная авторегрессионная модель для генерации текста и тестирования конвейеров Transformers.
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
akreal/tiny-random-BloomForCausalLM — компактная модель авторегрессионной генерации текста на архитектуре BloomForCausalLM, опубликованная пользователем akreal на Hugging Face. Она предназначена для продолжения и генерации текста через библиотеку Transformers и совместима с PyTorch.
Модель содержит около 114,7 тыс. параметров и рассчитана на контекст длиной до 512 токенов. Её ключевое преимущество — крайне малый размер, благодаря которому она удобна для тестирования загрузки, инференса и интеграции конвейеров text-generation. Из-за миниатюрного размера и отсутствия содержательной карточки модели её нельзя рассматривать как полноценную универсальную языковую модель с гарантированным качеством генерации. Сведения о поддерживаемых естественных языках и лицензии в доступных источниках не установлены.
Сценарии применения
- тестирование пайплайна генерации текста
- проверка загрузки BloomForCausalLM
- разработка прототипов на Transformers
- локальный инференс при минимальных требованиях к памяти
Ограничения
Из-за очень малого размера модель, вероятно, не предназначена для получения высококачественных содержательных ответов; в карточке отсутствуют подробные сведения о качестве, обучающих данных и поддерживаемых языках.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- BloomForCausalLM
- Ревизия весов
- 4ef8685