/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
15 янв 2024

TinyNaughtyLlama-v1.0

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Дообученная методом DPO диалоговая модель Llama примерно на 1 млрд параметров для генерации текста и ответов в чате.

66скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены4 мар 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

kevin009/TinyNaughtyLlama-v1.0 — диалоговая языковая модель примерно на 1 млрд параметров, созданная дообучением TinyLlama 1.1B Chat методом DPO. Она использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и предназначена для генерации продолжений текста и ответов в чате. Модель принимает текст и генерирует текст; максимальная длина контекста составляет 2048 токенов.

Модель рассчитана на общие языковые задачи и диалоговые сценарии. README предупреждает, что ответы могут быть предвзятыми или неподходящими, поэтому их следует проверять и при необходимости фильтровать. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоге
  • создание черновиков текстов
  • продолжение заданного текста
  • ответы на вопросы в чате

Ограничения

Модель может выдавать предвзятые или неподходящие ответы; результаты следует проверять и при необходимости фильтровать. Контекст ограничен 2048 токенами.

Для каких профессий подходит6

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for TinyLlama 1.1B

A DPO version of TinyLlama

Model Information

  • Model Name: TinyLlama 1.1B Chat
  • Model Version: 1.0
  • Model Type: Llama
  • Transformers Version: 4.35.2
  • Architecture: LlamaForCausalLM
  • Vocabulary Size: 32,000
  • Hidden Size: 2,048
  • Intermediate Size: 5,632
  • Number of Attention Heads: 32
  • Number of Hidden Layers: 22
  • Number of Key-Value Heads: 4
  • Attention Bias: False
  • Tie Word Embeddings: False
  • Max Position Embeddings: 2,048
  • BOS Token ID: 1
  • EOS Token ID: 2
  • Hidden Activation Function: silu
  • Initializer Range: 0.02
  • RMS Normalization Epsilon: 1e-05
  • Rope Scaling: Not specified
  • Rope Theta: 10,000.0
  • Torch Data Type: float16
  • Use Cache: True

Overview

Finetunned based on TinyLlama 1.1B Chat is a language model designed for various natural language processing tasks. It utilizes the Llama architecture with a substantial number of hidden layers, attention heads, and a large vocabulary size. The model is trained to generate text in a causal manner, which means it predicts the next word in a sequence based on the preceding context.

Key Features

  • Large vocabulary size of 32,000 words.
  • High hidden size (2,048) and intermediate size (5,632) for enhanced modeling capability.
  • 32 attention heads for capturing complex relationships in text.
  • 22 hidden layers for deep context understanding.
  • Utilizes silu (Sigmoid Linear Unit) as the hidden activation function.
  • Transformer version 4.35.2.
  • Supports cache for faster text generation.

Pretraining

The model has undergone pretraining with a pretraining task weight of 1.

Additional Information

  • Attention Bias is disabled in this model.
  • Word embeddings are not tied.
  • Max position embeddings support sequences up to 2,048 tokens.
  • RMS normalization epsilon is set to 1e-05.
  • Rope scaling and theta are specified as null and 10,000.0, respectively.

Disclaimer

While this model can generate text, it should be used responsibly and ethically. It may generate inappropriate or biased content, and it is the responsibility of users to filter and moderate the output.

Model Author

The model is available at TinyLlama/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.37.03
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)35.92
HellaSwag (10-Shot)61.04
MMLU (5-Shot)25.82
TruthfulQA (0-shot)36.77
Winogrande (5-shot)60.22
GSM8k (5-shot)2.43

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
09fc910

0 моделей