/ Модель

Характеристики

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

lamatama

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая англоязычная чат-модель на базе TinyLlama для диалогов и генерации текстовых ответов.

68скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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/lamatama — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, дообученная автором репозитория для чат-приложений. В основе лежит TinyLlama/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T; обучение включало вариант UltraChat и последующее выравнивание методом DPO на данных UltraFeedback с предпочтениями ответов.

Модель содержит около 1 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст. Контекст — до 2048 токенов. В карточке указана поддержка английского языка и лицензия Apache-2.0. Модель подходит для диалогов и генерации ответов, однако небольшое число параметров и короткий контекст ограничивают сложные рассуждения и работу с длинными документами.

Сценарии применения

  • ведение коротких диалогов на английском языке
  • генерация ответов на вопросы
  • создание диалоговых прототипов
  • оценка и эксперименты с компактными языковыми моделями

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами, а размер модели составляет около 1 млрд параметров, что может ограничивать качество сложных рассуждений и работу с длинными текстами.

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

Model Card: kevin009/lamatama

Model Description

The kevin009/lamatama model is a groundbreaking achievement in the field of language modeling, showcasing the power of leveraging a substantial dataset and state-of-the-art training techniques. This model is designed to push the boundaries of what's possible in natural language understanding and generation.

Training Details

  • Model Architecture: The kevin009/lamatama model is built upon the architecture and tokenizer of Llama 2, ensuring compatibility and easy integration with various open-source projects.
  • Dataset: It was pretrained on an impressive 3 trillion tokens, a scale that allows for a deep and nuanced understanding of language.
  • Training Period: The training process was carried out over 90 days, utilizing 16 A100-40G GPUs, a testament to the model's efficiency and the team's optimization skills.

Fine-tuning

This specific version of the model has been fine-tuned to excel in chat-based applications. It builds upon the TinyLlama/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T model, incorporating learnings and optimizations from HF's Zephyr's training recipe.

  • Initial Phase: The model was first fine-tuned on a variant of the UltraChat dataset, which is rich in synthetic dialogues generated by ChatGPT.
  • Further Alignment: Subsequent alignment was achieved using 🤗 TRL's DPOTrainer with the openbmb/UltraFeedback dataset, comprising 64k prompts and model completions ranked by GPT-4.

How to Use

Ensure you have transformers>=4.34. For detailed instructions and updates, check out the GitHub page for kevin009/lamatama.

Installation (for versions <= v4.34)

pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install accelerate

Example Usage

Here's a quick guide on using kevin009/lamatama for generating text:

import torch
from transformers import pipeline

# Initialize the pipeline
pipe = pipeline("text-generation", model="kevin009/lamatama", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

# Sample dialogue with templating
messages = [
    {"role": "system", "content": "You are a friendly chatbot who always responds in the style of a pirate"},
    {"role": "user", "content": "How many helicopters can a human eat in one sitting?"}
]

# Generate prompt and outputs
prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

Acknowledgements

This model is a product of collaboration and innovative approaches to language modeling. We extend our thanks to all contributors, as well as the creators of the datasets and training methodologies that made kevin009/lamatama a reality.


This model card introduces kevin009/lamatama, a versatile and powerful language model fine-tuned for chat applications, demonstrating exceptional understanding and generation capabilities.

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.37.15
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)36.35
HellaSwag (10-Shot)61.12
MMLU (5-Shot)24.72
TruthfulQA (0-shot)37.67
Winogrande (5-shot)60.77
GSM8k (5-shot)2.27

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
9b8ebda

0 моделей