/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
30 ноя 2023

context-aware-splitter-1b-english

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Компактная англоязычная модель на базе TinyLlama для контекстно-зависимого разделения текста на фрагменты в RAG-сценариях.

25скачиваний за 30 дней9лайковвеса обновлены30 ноя 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.

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

Context aware splitter 1.1b — дообученная модель на базе TinyLlama/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-955k-token-2T, разработанная для контекстно-зависимого разделения текста. Она предназначена для подготовки текстовых фрагментов для систем поиска с дополненной генерацией (RAG), где важно учитывать смысл и контекст при выборе границ фрагментов. Модель построена на архитектуре Llama и содержит около 1 млрд параметров; максимальная длина контекста — 8192 токена. Поддерживается английский язык.

В README указано значение loss 0,0598 на оценочном наборе, но методика оценки и характеристики обучающих данных подробно не описаны. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • разделение англоязычных документов на смысловые фрагменты для RAG
  • подготовка текстовых чанков для векторного поиска
  • разбиение длинных текстов с учётом контекста

Ограничения

Подробности обучающих данных, методики оценки и ограничения применения в README не раскрыты; указанная метрика loss сама по себе не позволяет оценить качество разбиения.

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

Context aware splitter 1.1b

This model is a fine-tuned version of TinyLlama/TinyLlama-1.1B-intermediate-step-955k-token-2T on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.0598

Model description

  • This model is used to split texts in a context aware way. Used for RAG applications.
  • This model is based off TinyLLaMA 1.1b It uses the Alpaca format:
Below is an instruction that describes a task, paired with an input that provides further context. Write a response that appropriately completes the request.

### Instruction:
Your task is to segment text into smaller blocks. Split the text where it makes sense and be vary of the context. The ideal split should be close to {WORD_COUNT} words.

### Input:
Q: Information/File Manager I'm looking for a file manager application which helps to organize a large amount of movies, pictures, music, text documents, databases, audio-books and ebooks. Right now I only use the Finder which doesn't work well, because I really need a function to put single files into multiple categories. Simply using the file system for this creates a confusing nesting of files. A: Depending on the number of categories you require to handle, you could always use a combination of the finder with the built in label functionality, thus a movie can be held in one area (movies directory, for example), but "tagged" as something else. Using smart directories and saved searches you can view your files by a combination of the attributes (location, label, media type) to create custom views. All without purchasing software. Cheap and cheerful, but may be suitable to your needs. A: Maybe use a file manager that supports Open Meta. Or use symbolic links for organizing all your media files. Or even use hardlinked files if you dare.

### Response:

Response:

{'splits': ["Q: Information/File Manager I'm looking for a file manager application which helps to organize a large amount of movies, pictures, music, text documents, databases, audio-books and ebooks. Right now I only use the Finder which doesn't work well, because I really need a function to put single files into multiple categories. Simply using the file system for this creates a confusing nesting of files.", 'A: Depending on the number of categories you require to handle, you could always use a combination of the finder with the built in label functionality, thus a movie can be held in one area (movies directory, for example), but "tagged" as something else. Using smart directories and saved searches you can view your files by a combination of the attributes (location, label, media type) to create custom views. All without purchasing software. Cheap and cheerful, but may be suitable to your needs.', 'A: Maybe use a file manager that supports Open Meta. Or use symbolic links for organizing all your media files. Or even use hardlinked files if you dare.'], 'topic': 'Discussion on file manager applications for organizing large amount of media files.'}

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: 0.0002
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 16
  • total_train_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 10
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
1.98490.0312.0811
1.31070.1751.1992
0.63990.34100.6359
0.27790.51150.2862
0.18070.68200.1634
0.12560.85250.1177
0.0971.0300.0891
0.10631.17350.0734
0.07691.34400.0723
0.06941.51450.0633
0.06871.69500.0624
0.05751.86550.0622
0.05162.01600.0609
0.05822.18650.0603
0.06112.35700.0600
0.05152.52750.0598
0.07042.69800.0598
0.05252.86850.0598

Framework versions

  • Transformers 4.35.2
  • Pytorch 2.0.1+cu118
  • Datasets 2.15.0
  • Tokenizers 0.15.0

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
cef8061

0 моделей