/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
391 млн
Архитектура
llama · dense
Опубликована
28 окт 2023

Ссылки

Hugging Face

llama-wikitext

manu
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на WikiText-103-v1 модель Llama для генерации и продолжения текста.

500скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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.

  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.

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

manu/llama-wikitext — языковая модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, дообученная на датасете WikiText-103-v1. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для экспериментов с продолжением текста на основе WikiText. Модель содержит 390,7 млн параметров, принимает текстовый ввод и имеет контекстное окно 2048 токенов.

Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных рекомендаций по применению, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять отдельно. Репозиторий содержит веса PyTorch; сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • продолжение текстового фрагмента
  • генерация текста на основе контекста
  • эксперименты с языковым моделированием на WikiText
  • оценка генерации текста в прототипах

Ограничения

Карточка не содержит оценок качества и конкретных рекомендаций по применению; назначение обучения ограничено данными WikiText-103-v1. Лицензия не указана в предоставленных данных.

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.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

llama-wikitext

This model is a fine-tuned version of mock_training_run/llama_configs/config.json on the wikitext wikitext-103-v1 dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0003
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 32
  • total_train_batch_size: 512
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
  • num_epochs: 3.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.34.1
  • Pytorch 2.0.1+cu117
  • Datasets 2.11.0
  • Tokenizers 0.14.1

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
f06e448

0 моделей

    Создать бенчмарк