For testing purposes.
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- mpt · dense
- Опубликована
- 6 июл 2023
Ссылки
tiny-mpt-random-remote-code
Небольшая GPT-подобная модель семейства MPT для авторегрессионной генерации и продолжения текста.
329скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 июл 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/tiny-mpt-random-remote-code — небольшая модель семейства MPT для генерации текста, размещённая Felix Marty на Hugging Face. Она реализована на PyTorch и Transformers и использует пользовательский код модели, необходимый при загрузке.
Модель предназначена для авторегрессионного продолжения текста и экспериментов с реализацией MPT в задачах text-generation. По исходному коду это GPT-подобная causal language model с архитектурными компонентами MPT. Поддерживаются запуск через Transformers и совместимые серверы инференса. Доступна по лицензии MIT.
Из доступных данных не подтверждены размер модели, поддерживаемые естественные языки и длина контекста. Для загрузки требуется разрешить выполнение remote code, что создаёт дополнительное требование доверия к содержимому репозитория.
Сценарии применения
- продолжение введённого текста
- генерация коротких текстовых фрагментов
- эксперименты с архитектурой MPT
- тестирование пайплайнов Transformers для генерации текста
- развёртывание text-generation-инференса через совместимый сервер
Ограничения
Не подтверждены поддерживаемые естественные языки, размер модели и длина контекста. Для загрузки требуется trust_remote_code, поэтому выполнение пользовательского кода должно быть явно разрешено и проверено.
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 000моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейII.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
- MPTForCausalLM
- Ревизия весов
- 55f6a76