The model from tangledgroup/tangled-llama-33m-32k-instruct-v0.1
but with metadata from safetensors fixed, so it can be loaded in python
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 23 млн
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 21 ноя 2024
Ссылки
tangled-llama-33m-32k-instruct-v0.1-fix
Исправленная копия компактной чат-модели Llama на 23 млн параметров с контекстом 32 768 токенов для генерации текста.
24скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены3 фев 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.
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/tangled-llama-33m-32k-instruct-v0.1-fix — исправленная копия модели tangledgroup/tangled-llama-33m-32k-instruct-v0.1 с метаданными safetensors, позволяющими загружать её в Python. Это плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 23 млн параметров и контекстом до 32 768 токенов. В карточке заявлен диалоговый режим; модель предназначена для генерации текста и ответов в формате чата.
Метаданные перечисляют множество поддерживаемых языков, включая английский, арабский, хинди, японский и корейский. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоговом чате
- продолжение текста по заданному контексту
- эксперименты с компактными языковыми моделями
- проверка загрузки весов safetensors в Python
Ограничения
README сообщает об исправлении метаданных для загрузки в Python, но не приводит оценок качества или результатов тестирования. Компактный размер модели может ограничивать качество и сложность ответов; лицензия не указана в предоставленных данных.
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
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 4f83c87