/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
215 млн
Архитектура
mistral · dense
Базовая модель
TinyMistral-248M-SFT-v4
Опубликована
3 мар 2024

Smolly-248M

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная объединённая модель Mistral для генерации текста и диалоговых сценариев.

20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 мар 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

Smolly-248M — компактная языковая модель для генерации текста, созданная Balnazzar слиянием моделей Felladrin/TinyMistral-248M-SFT-v4 и Locutusque/TinyMistral-248M с помощью LazyMergekit. Она построена на архитектуре Mistral и содержит 215,2 млн параметров; исходные веса объединены методом slerp в формате bfloat16 и опубликованы в safetensors.

Модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев, а небольшой размер делает её удобной для экспериментов и локального запуска. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке не приведены сведения о поддерживаемых естественных языках и лицензии, поэтому они здесь не уточняются.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание коротких диалоговых ответов
  • эксперименты с компактными языковыми моделями

Ограничения

В карточке не указаны поддерживаемые языки и лицензия. Качество модели не описано; небольшой размер может ограничивать сложность решаемых задач.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Smolly-248M

Smolly-248M is a merge of the following models using LazyMergekit:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: Felladrin/TinyMistral-248M-SFT-v4
        layer_range: [0, 12]
      - model: Locutusque/TinyMistral-248M
        layer_range: [0, 12]
merge_method: slerp
base_model: Felladrin/TinyMistral-248M-SFT-v4
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

💻 Usage

!pip install -qU transformers accelerate

from transformers import AutoTokenizer
import transformers
import torch

model = "balnazzar/Smolly-248M"
messages = [{"role": "user", "content": "What is a large language model?"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model)
prompt = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
pipeline = transformers.pipeline(
    "text-generation",
    model=model,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto",
)

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
MistralForCausalLM
Ревизия весов
6e98d1d

0 моделей