This is another training run of SmolLlamix-8x101M with slightly different hyperparameters. Just testing to see how it holds up against the first run.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 76,6 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- mixtral · MoE
- Опубликована
- 16 дек 2023
Ссылки
SmolLlamix-8x101M-take2
Экспериментальная англоязычная MoE-модель на архитектуре Mixtral для генерации текста и сравнения вариантов обучения.
91скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 янв 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.
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
SmolLlamix-8x101M-take2 — экспериментальный чекпойнт генеративной языковой модели, опубликованный chargoddard. Это повторный запуск обучения SmolLlamix-8x101M с немного изменёнными гиперпараметрами, предназначенный для сравнения с первым запуском. Модель использует архитектуру Mixtral с разреженной смесью экспертов (MoE), содержит 76,6 млн параметров и рассчитана на контекст до 32 768 токенов.
Модель предназначена для генерации текста. В метаданных указан английский язык и обучающий набор RedPajama-Data-1T-Sample. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. Карточка описывает запуск как тестовый эксперимент и не приводит результатов сравнения или дополнительных гарантий качества.
Сценарии применения
- генерация текста на английском языке
- сравнение качества двух запусков обучения SmolLlamix
- эксперименты с небольшими языковыми моделями MoE
Ограничения
Карточка не приводит результатов оценки качества; модель описана как тестовый повторный запуск обучения.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- MixtralForCausalLM
- Ревизия весов
- c9f73e5