/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
1 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Опубликована
10 ноя 2023

TinyLlama-1.1B-intermediate-1.5T-PTBR-Instruct-v3-8k

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Компактная дообученная TinyLlama для выполнения инструкций на португальском языке, базового RAG и ответов на вопросы по контексту.

30скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены12 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.

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

cnmoro/TinyLlama-1.1B-intermediate-1.5T-PTBR-Instruct-v3-8k — дообученная cnmoro версия TinyLlama на наборе инструкций на португальском языке. Модель построена на архитектуре Llama, содержит около 1 млрд параметров и имеет контекстное окно 8192 токена. Для обучения использовались Axolotl и предыдущая версия модели v2 с контекстом 8k.

Модель предназначена для генерации ответов на инструкции, базового RAG и ответов на вопросы по найденным фрагментам текста. README отмечает, что её способности к рассуждению ограничены. Использовать модель можно на условиях лицензии MIT.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по фрагментам документов
  • базовый RAG по найденным текстам
  • выполнение инструкций на португальском языке

Ограничения

Способности к рассуждению ограничены; модель рассчитана на базовые сценарии RAG и ответов по найденному контексту.

Для каких профессий подходит4

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

Finetuned version of PY007/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-715k-1.5T, on a Portuguese instruct dataset, using axolotl.

v0, v1 and v2 were finetuned for the default 2048 context length. For this v3, I have used the existing v2 and finetuned the model on a 8k context length dataset. It works fairly well, but it's reasoning capabilities are not so strong. It works well for basic RAG / question answering on retrieved content.

Prompt format:

f"Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.\n\n### Instruction:\n{instruction}\n\n### Response:\n"

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
1761f6b

0 моделей