/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
1,7 млрд
Размер весов
6,8 ГБ
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM2-1.7B-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
7 янв 2025

MiniThinky-1.7B-SmolLM2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная диалоговая модель на базе SmolLM2, дообученная ngxson для генерации ответов с промежуточными рассуждениями.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены7 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

MiniThinky 1.7B — экспериментальная диалоговая языковая модель ngxson, дообученная на базе HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B-Instruct для добавления способности рассуждать. Это плотная архитектура семейства Llama с 1,7 млрд параметров; модель принимает текст и генерирует ответы, разделяя ход рассуждений и итоговый ответ. Используется шаблон чата, совместимый с Llama 3, а заявленная длина контекста составляет 8192 токена.

Модель предназначена для диалога и генерации ответов с промежуточными рассуждениями. Автор предупреждает о высоком значении loss и частых галлюцинациях, а также о высокой чувствительности к системному сообщению. В карточке приведён рекомендуемый системный промпт. Модель доступна в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • эксперименты с рассуждениями компактной языковой модели
  • тестирование диалоговых ответов с явным ходом рассуждений
  • генерация ответов на текстовые запросы
  • изучение дообучения небольших инструкционных моделей

Ограничения

Автор предупреждает о высоком значении loss и частых галлюцинациях; качество ответов может быть ненадёжным. Модель чувствительна к системному сообщению, поэтому рекомендуется использовать шаблон из карточки.

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

MiniThinky 1.7B (based on SmolLM2)

[!IMPORTANT] This checkpoint still have a high loss value, so the model will hallucinate the response quite a lot.

My first trial to fine tune a small model to add reasoning capability.

Chat template is the same with llama 3, but the response will be as follow:

<|thinking|>{thinking_process}
<|answer|>
{real_answer}

IMPORTANT: System message

The model is very sensitive to system message. Make sure you're using this system message (system role) at the beginning of the conversation:

You are MiniThinky, a helpful AI assistant. You always think before giving the answer. Use <|thinking|> before thinking and <|answer|> before giving the answer.


TODO: include more info here + maybe do some benchmarks? (Plz add a discussion if you're interested)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
7ce6efa

0 моделей