Характеристики

Контекст: 2 048 токенов
Параметры: 1,1 млрд
Архитектура: llama · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 26 ноя 2024

Ссылки

tinyllama-ut

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная языковая модель семейства Llama для генерации текста и диалогов с пользовательским токенизатором, расширенным токенами хинди.

21скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 мар 2025

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.

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

atharvanighot/tinyllama-ut — перезагрузка модели unsloth/tinyllama с пользовательским токенизатором, расширенным токенами хинди. Модель относится к семейству Llama, имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM и около 1,1 млрд параметров; репозиторий содержит веса в формате safetensors и предназначен для генерации текста, включая диалоговое использование.

Токенизатор включает около 57 тысяч токенов: 32 тысячи базовых и дополнительные токены хинди. Контекст модели составляет 2048 токенов. Карточка не сообщает разработчика, лицензию, обучение или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач и условия использования по лицензии установить нельзя.

Сценарии применения

генерация текста в диалоговом интерфейсе
создание коротких ответов на текстовые запросы
эксперименты с токенизацией хинди
запуск компактной языковой модели для прототипирования

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами; наличие дополнительных токенов хинди само по себе не подтверждает качество генерации на хинди. В README не приведены результаты оценки, сведения о лицензии и подробности обучения.

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 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Reupload of unsloth/tinyllama model with custom Hindi Tokenizer having vocab size of around 57K tokens. 32K base tokens + Additional Hindi Tokens.

Model Details

Model Description

Developed by: [More Information Needed]
Funded by [optional]: [More Information Needed]
Shared by [optional]: [More Information Needed]
Model type: [More Information Needed]
Language(s) (NLP): [More Information Needed]
License: [More Information Needed]
Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

 _   _ _           _ _   _     _          __  __    _
| | | (_)_ __   __| (_) | |   | |    __ _|  \/  |  / \
| |_| | | '_ \ / _` | | | |   | |   / _` | |\/| | / _ \
|  _  | | | | | (_| | | | |___| |__| (_| | |  | |/ ___ \
|_| |_|_|_| |_|\__,_|_| |_____|_____\__,_|_|  |_/_/   \_\

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: ddaabb7