tiny = <10 MB
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 2,1 млн
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- falcon · dense
- Опубликована
- 16 сен 2023
Ссылки
really-tiny-falcon-testing
Небольшая тестовая модель Falcon для экспериментов с генерацией текста.
15 798скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены16 сен 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.
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
fxmarty/really-tiny-falcon-testing — небольшая авторская модель генерации текста на архитектуре Falcon, опубликованная на Hugging Face. В метаданных указаны 2,1 млн параметров, контекст до 2048 токенов, формат PyTorch и лицензия MIT.
Модель предназначена прежде всего для тестирования и экспериментов с генерацией текста, а не для широкого прикладного использования. Карточка показывает загрузку через Transformers как causal language model; сведений о конкретном языковом профиле или специализированных сценариях нет.
Сценарии применения
- проверка загрузки моделей Falcon в Transformers
- тестирование конвейера генерации текста
- эксперименты с небольшой causal language model
Ограничения
Размер модели очень мал — 2,1 млн параметров, поэтому она не предназначена для задач, требующих возможностей полноразмерной языковой модели. Карточка не указывает обучающие данные или целевой язык.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели
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
- FalconForCausalLM
- Ревизия весов
- bafcf74