Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 1,2 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- diffllama · dense
- Опубликована
- 29 окт 2024
Ссылки
DiffLlama-0.3B-handcut
DiffLlama-0.3B-handcut — текстовая авторегрессионная модель с дифференциальным вниманием для генерации текста и диалоговых ответов.
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
DiffLlama-0.3B-handcut — текстовая авторегрессионная модель для генерации текста, опубликованная разработчиком kajuma. Она использует архитектуру DiffLlama с дифференциальным вниманием и доступна в формате Safetensors; карточка модели указывает лицензию Apache-2.0. Модель подходит для генерации продолжений текста и диалоговых ответов.
В метаданных указаны 1,2 млрд параметров и контекст до 131 072 токенов. Поиск не выявил описания обучающих данных или подтверждённых языков, поэтому её языковую специализацию и качество для отдельных задач установить нельзя. Модель следует использовать с учётом возможных ошибок генерации и проверять значимые ответы.
Сценарии применения
- генерация продолжения по текстовой подсказке
- создание диалоговых ответов
- черновики и варианты формулировок
Ограничения
В карточке модели нет описания обучающих данных и оценки качества; надёжность ответов для конкретных языков и задач не установлена. Генерация может содержать ошибки и требует проверки.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- DiffLlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- c2ad120