/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
76,6 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
smol_llama-101M-GQA
Опубликована
20 ноя 2023

Ссылки

Hugging Face

zephyr-smol_llama-100m-sft-full

amazingvince
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель Llama для генерации текста и простых диалогов с контекстом до 1024 токенов.

62скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены20 ноя 2023

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

zephyr-smol_llama-100m-sft-full — дообученная компанией amazingvince компактная авторегрессионная модель семейства Llama для генерации текста и диалогов. Она основана на BEE-spoke-data/smol_llama-101M-GQA и содержит 76,6 млн параметров; модель распространяется в формате safetensors. Размер контекстного окна — 1024 токена.

Модель предназначена для генерации и продолжения текста, а также простых диалоговых сценариев. В карточке приведён результат оценки: Loss 1,9579; набор данных и подробности обучения не раскрыты. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • продолжение короткого текста
  • генерация ответов в простом диалоге
  • создание коротких текстовых фрагментов

Ограничения

Данные обучения и intended uses не описаны, поэтому специализацию модели оценить нельзя. Контекст ограничен 1024 токенами; опубликованная оценка Loss не сопровождается описанием набора данных или методики.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
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.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

zephyr-smol_llama-100m-sft-full

This model is a fine-tuned version of BEE-spoke-data/smol_llama-101M-GQA on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.9579

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: 2e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 2
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.96420.711411.9578

Framework versions

  • Transformers 4.35.0
  • Pytorch 2.1.0
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.14.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
f5c4e3d

0 моделей

    Создать бенчмарк