This is the 110M parameter Llama 2 architecture model trained on the TinyStories dataset. These are converted from karpathy/tinyllamas. See the llama2.c project for more details.
Характеристики
- Контекст
- 1 024 токена
- Параметры
- 110 млн
- Лицензия
- MIT
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 16 сен 2023
Ссылки
tinyllama-110M
Компактная модель Llama 2 для генерации коротких текстов и историй, обученная на TinyStories.
916скачиваний за 30 дней6лайковвеса обновлены21 сен 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.
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
nickypro/tinyllama-110M — компактная языковая модель на архитектуре Llama 2, опубликованная nickypro. Она содержит около 109,5 млн параметров и обучена на наборе TinyStories; веса преобразованы из karpathy/tinyllamas. Модель предназначена для генерации текста, в частности коротких историй.
Модель использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM, распространяется в формате PyTorch и имеет контекстное окно 1024 токена. В карточке указана лицензия MIT. Результаты зависят от обучающих данных TinyStories и ограниченного размера модели; её назначение и качество для широкого круга задач не заявлены.
Сценарии применения
- генерация коротких детских историй
- создание простых сюжетов по текстовой подсказке
- эксперименты с небольшими языковыми моделями
Ограничения
Обучение на TinyStories ограничивает тематический охват модели; качество для общих задач и длинных текстов не заявлено. Контекст ограничен 1024 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейIV.5Отраслевые задачиОбразование и развитие навыковAI помогает персонализировать обучение и снижать административную нагрузку на преподавателей.34 задачи6 641модельI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей
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
- e84e964