Характеристики

Контекст: 2 048 токенов
Параметры: 1 млрд
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: llama · dense
Опубликована: 9 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

TinyLlama-1.1B-1T-OpenOrca

jeff31415

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная англоязычная модель семейства Llama для генерации текста и диалоговых ответов, дообученная на OpenOrca GPT4.

95скачиваний за 30 дней7лайковвеса обновлены25 окт 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

jeff31415/TinyLlama-1.1B-1T-OpenOrca — языковая модель семейства Llama, дообученная на основе PY007/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-480k-1T на подмножестве OpenOrca GPT4 в течение одной эпохи. Модель предназначена для генерации текста и диалоговых ответов в формате ChatML.

Модель содержит около 1 млрд параметров, принимает текст и имеет контекстное окно 2048 токенов. В карточке указана поддержка английского языка. Веса доступны в форматах PyTorch и safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Компактный размер подходит для экспериментов и развёртывания в условиях ограниченных ресурсов. Качество ответов и возможности могут уступать более крупным моделям; указанное дообучение проводилось только одну эпоху, а подробные оценки качества в карточке отсутствуют.

Сценарии применения

генерация продолжения текста на английском языке
ответы на вопросы в диалоговом формате ChatML
создание кратких текстовых ответов
эксперименты с компактными языковыми моделями

Ограничения

Контекстное окно ограничено 2048 токенами. Карточка не приводит оценок качества, а дообучение выполнено за одну эпоху, поэтому качество ответов для конкретных задач не подтверждено.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Base model:

PY007/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-480k-1T

Dataset:

Fine tuned on OpenOrca GPT4 subset for 1 epoch,Using CHATML format

Model License:

Apache 2.0, following the TinyLlama base model.

Quantisation:

Hardware and training details:

Hardware: 1*RTX A5000, ~16 hours to complete 1 epoch. GPU from autodl.com, cost around $3 for this finetuning. https://wandb.ai/jeff200402/TinyLlama-Orca?workspace= for more details.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: LlamaForCausalLM
Ревизия весов: 605c2a8