Note: this model has random weights and is useful only for testing purposes.
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 520 192
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 17 апр 2023
Ссылки
tiny-llama-fast-tokenizer
Тестовая модель Llama со случайными весами для проверки загрузки и работы конвейера генерации текста.
18 392скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены1 окт 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
fxmarty/tiny-llama-fast-tokenizer — тестовая модель генерации текста с архитектурой Llama, опубликованная пользователем fxmarty на Hugging Face. Карточка сообщает, что веса случайные, поэтому модель предназначена только для тестирования, а не для содержательной генерации текста.
Репозиторий содержит файлы PyTorch и ONNX и связан с задачей text-generation. Доступная информация не подтверждает прикладные возможности, языки, длину контекста или лицензионные условия; не следует считать модель пригодной для использования по назначению только на основании её архитектуры или файлов токенизатора.
Сценарии применения
- проверка загрузки модели Llama в Transformers
- тестирование конвейера text-generation
- проверка совместимости с ONNX
- проверка работы токенизатора Llama
Ограничения
В карточке указано, что веса случайные и модель подходит только для тестирования; осмысленные ответы от неё ожидать не следует.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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
- 254b267