pretrained speculative draft model. based on llama3 tokenizer. trained < 4B tokens.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 113 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 30 апр 2024
Ссылки
l3-211m
Компактная предварительно обученная модель Llama для черновых продолжений текста в speculative decoding.
380скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены30 апр 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.
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
maywell/l3-211m — предварительно обученная компактная языковая модель для генерации текста, использующая архитектуру Llama и токенизатор Llama 3. Разработчик указывает, что модель обучена менее чем на 4 млрд токенов и предназначена как черновая модель для speculative decoding, где небольшая модель предлагает продолжения для ускорения генерации более крупной моделью.
Модель содержит 112,7 млн параметров, принимает текст и поддерживает контекст до 8192 токенов. В карточке указан английский язык и лицензия Apache-2.0. Небольшой размер и ограниченный объём обучения могут ограничивать качество самостоятельной генерации; конкретные результаты оценки в карточке не приведены.
Сценарии применения
- ускорение генерации крупной языковой моделью через speculative decoding
- генерация черновых продолжений текста
- эксперименты с малыми языковыми моделями на базе Llama
Ограничения
Модель обучена менее чем на 4 млрд токенов и описана как черновая модель для speculative decoding; её качество самостоятельной генерации не охарактеризовано.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- cc562b8