/ Модель

Характеристики

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

TinyLlama-1.1B-Sum-SFT

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Компактная дообученная модель TinyLlama для суммирования текста и генерации кратких пересказов.

18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 янв 2025

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

TinyLlama-1.1B-Sum-SFT — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama, дообученная на базе TinyLlama/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T на наборе martimfasantos/openai-summarize-tldr. Модель предназначена прежде всего для суммирования текста и генерации кратких пересказов; в каталоге также отмечена задача генерации текста.

Модель содержит около 1 млрд параметров, принимает текст и имеет контекст длиной 2048 токенов. Карточка приводит метрики оценки на тестовом наборе, но не раскрывает подробности обучения, конкретные языки или ограничения качества. Вес опубликован в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • составление краткого пересказа текста
  • суммирование постов и обсуждений
  • подготовка TL;DR для длинных сообщений

Ограничения

Карточка не сообщает о языковом охвате и не описывает ограничения качества; контекст модели ограничен 2048 токенами.

Для каких профессий подходит5

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

TinyLlama-1.1B-Sum-SFT

This model is a fine-tuned version of TinyLlama/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-1431k-3T on the martimfasantos/openai-summarize-tldr dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.8887
  • Nll Loss: 1.8968
  • Logps/best: -71.1814
  • Rewards/chosen: 2.2080
  • Rewards/rejected: -0.6886
  • Rewards/accuracies: 1.0
  • Rewards/margins: 2.8966
  • Logps/rejected: -14.2972
  • Logps/chosen: -71.1814
  • Logits/rejected: -3.0553
  • Logits/chosen: -3.4224

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: 1e-05
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 2
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 32
  • total_eval_batch_size: 8
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.1
  • num_epochs: 1

Training results

Training LossEpochStepValidation LossNll LossLogps/bestRewards/chosenRewards/rejectedRewards/accuraciesRewards/marginsLogps/rejectedLogps/chosenLogits/rejectedLogits/chosen
1.94690.21938001.95821.9648-73.72461.9537-0.42401.02.3777-11.6512-73.7246-2.7987-3.1275
1.98130.438616001.92851.9369-72.67692.0585-0.50231.02.5607-12.4339-72.6769-2.9393-3.2910
1.92150.657924001.90491.9127-71.77332.1488-0.57191.02.7207-13.1300-71.7733-3.0198-3.3812
1.86550.877232001.88871.8968-71.18142.2080-0.68861.02.8966-14.2972-71.1814-3.0553-3.4224

Framework versions

  • Transformers 4.43.3
  • Pytorch 2.3.1+cu121
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1

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
fe95514

0 моделей