/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0
Библиотека
transformers
Опубликована
30 авг 2024

Ссылки

Hugging Face

tinyllama-history

ambrosfitz
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная чат-модель TinyLlama для генерации ответов на вопросы и запросы по истории.

38скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 авг 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.

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

ambrosfitz/tinyllama-history — дообученная разработчиком ambrosfitz чат-модель TinyLlama для генерации текста на исторические темы. Она предназначена для диалоговых ответов и текстовых запросов по истории. Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 1 млрд параметров и принимает контекст длиной до 2048 токенов. Для дообучения в метаданных перечислены исторические наборы данных ambrosfitz; базовая модель — TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0.

Модель доступна в формате safetensors и распространяется по лицензии Apache-2.0. В карточке не приведены результаты оценки качества или подробные сведения о пределах тематического охвата; ответы на исторические вопросы могут требовать проверки по надёжным источникам.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по истории в диалоговом формате
  • создание коротких исторических текстов по запросу
  • получение справок о событиях и исторических темах
  • черновая подготовка учебных материалов по истории

Ограничения

В карточке нет сведений об оценке качества и подробном описании ограничений. Исторические ответы следует проверять по надёжным источникам.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

tinyllama-history

This model is a fine-tuned version of TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 on the None 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: 5e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 3

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.44.2
  • Pytorch 2.4.0+cu121
  • Datasets 2.21.0
  • Tokenizers 0.19.1

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
fb27e1a

0 моделей

    Создать бенчмарк