Характеристики

Параметры: 10,4 млн
Архитектура: RefinedWebModel · dense
Опубликована: 2 июн 2023

Ссылки

Hugging Face

falcon-mini-shakespeare

jploski

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная модель генерации текста, обученная на Tiny Shakespeare и предназначенная для отладки порта Falcon в GGML.

235скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены3 июн 2023

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

jploski/falcon-mini-shakespeare — экспериментальная компактная языковая модель, обученная с нуля на тексте Tiny Shakespeare. Её конфигурация и код адаптированы из tiiuae/falcon-7b, а параметры уменьшены; архитектура RefinedWebModel с причинно-языковой головой, размер — 10,4 млн параметров.

Модель предназначена для генерации текста и отладки порта Falcon в GGML. Обучение на одном небольшом корпусе Shakespeare ограничивает её применимость: она не рассчитана на универсальный диалог или широкий круг языковых задач. Лицензия — Apache 2.0.

Сценарии применения

генерация текста в стиле корпуса Tiny Shakespeare
проверка и отладка порта Falcon в GGML
эксперименты с компактной причинной языковой моделью

Ограничения

Модель обучена только на небольшом корпусе Tiny Shakespeare и предназначена для отладки, поэтому её возможности для общих языковых задач ограничены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

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 II.4Разработка и данныеОтладка, тестирование и качество ПОAI помогает находить дефекты, строить проверки и повышать надёжность программного продукта.25 задач13 978моделей II.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

Открыть на Hugging Face

falcon-mini-shakespeare

This model was trained from scratch on "tinyshakespeare" text file.

Model description

The configuration and code is adapted from tiiuae/falcon-7b, with configuration parameters changed to make it a very tiny model.

License: Apache 2.0.

Intended uses & limitations

Intended just to aid debugging efforts of a GGML port of Falcon.

Training and evaluation data

https://raw.githubusercontent.com/karpathy/char-rnn/master/data/tinyshakespeare/input.txt

Training procedure

Just used the single tinyshakespeare text file as both the training and validation set (split up into paragraphs). See:

https://colab.research.google.com/drive/1utyxwRbOHCxUCqkIeei2JDAlKvAleRaF?usp=sharing

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

learning_rate: 0.0005
train_batch_size: 32
eval_batch_size: 32
seed: 42
gradient_accumulation_steps: 8
total_train_batch_size: 256
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: cosine
lr_scheduler_warmup_steps: 10
num_epochs: 10

Framework versions

Transformers 4.28.0
Pytorch 2.0.1+cu118
Datasets 2.12.0
Tokenizers 0.13.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры: RWForCausalLM
Ревизия весов: 82b6732