/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
22,8 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
9 янв 2024

PicoSatirik

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая русскоязычная Llama-модель для генерации анекдотов по текстовой подсказке.

116скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 янв 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

PicoSatirik — небольшая авторская языковая модель на базе архитектуры Llama, предварительно обученная на наборе русских анекдотов igorktech/anekdots. Она предназначена для генерации коротких текстов в стиле анекдотов по текстовой подсказке. Модель содержит 22,8 млн параметров, принимает текст и выдаёт текст; длина контекста — 512 токенов. В README проект назван вдохновлённым TinyStories.

Модель опубликована в формате Safetensors и рассчитана на использование с Transformers. Карточка указывает лицензию MIT. Из-за малого размера и узкой обучающей выборки генерация может быть шаблонной, несвязной или некорректной; качество за пределами русскоязычных анекдотов не подтверждено.

Сценарии применения

  • генерация короткого анекдота по теме
  • продолжение русскоязычной шутки
  • создание шуточного текста для развлечения

Ограничения

Небольшой размер и обучение на узком наборе анекдотов могут приводить к шаблонным или несвязным ответам; качество для других жанров и языков не подтверждено.

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

PicoStatirik

This model is a pre-trained version of tiny LLama2 model on an anekdots dataset.

Inspired by TinyStories.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0005
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 64
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.36.0.dev0
  • Pytorch 2.1.0+cu121
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
81f750a

0 моделей