/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1,5 млрд
Архитектура
delta_net · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
27 ноя 2024

delta_net-1.3B-100B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Авторегрессионная языковая модель DeltaNet с примерно 1,5 млрд параметров для генерации текста по запросу.

5 363скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 фев 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

fla-hub/delta_net-1.3B-100B — авторегрессионная языковая модель с архитектурой DeltaNetForCausalLM, размещённая на Hugging Face и опубликованная пользователем yzhangcs. По метаданным, модель содержит около 1,5 млрд параметров, использует библиотеку Transformers и имеет контекст длиной 2048 токенов. Модель предназначена для генерации продолжения текста по заданному текстовому запросу.

Карточка содержит пример вызова через text-generation, но не сообщает обучающие данные, поддерживаемые языки, лицензию или результаты оценки качества. Поэтому её пригодность для конкретного языка и сценария по доступным сведениям определить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация продолжения заданного текста
  • создание черновиков и коротких текстов по подсказке
  • локальный запуск текстовой модели через Transformers

Ограничения

Карточка не указывает обучающие данные, поддерживаемые языки, лицензию или оценку качества; специализация модели не подтверждена. Длина контекста по метаданным составляет 2048 токенов.

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • 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]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Архитектура delta_net неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
DeltaNetForCausalLM
Ревизия весов
b4dcbba

0 моделей