/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1 млрд
Архитектура
llama · dense
Опубликована
14 янв 2025

TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-W8A8-Dynamic-Per-Token-compressed

Генерация текстаТекст → текст7 профессий

nm-testing/TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0-W8A8-Dynamic-Per-Token-compressed — тестовая сжатая версия TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0, опубликованная организацией nm-testing.

478скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены14 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

Исходную TinyLlama разработала команда проекта TinyLlama; модель предназначена для генерации текста и диалоговых сценариев с ограниченными требованиями к памяти и вычислительным ресурсам. Это компактная causal language model с архитектурой и токенизатором, совместимыми с Llama 2, примерно с 1,1 млрд параметров. Исходная чат-модель дообучалась на диалоговых данных UltraChat и выравнивалась методом DPO на UltraFeedback. Основной язык — английский, контекст — до 2048 токенов.

Суффикс W8A8-Dynamic-Per-Token означает 8-битное представление весов и активаций; масштабирование активаций выполняется динамически отдельно для каждого токена. Вариант предназначен прежде всего для более экономичного и потенциально более быстрого инференса, включая тестирование интеграции с compressed-tensors и совместимыми средствами запуска. Сжатие уменьшает требования к памяти и размеру модели, но может снижать точность по сравнению с исходной версией; отдельные бенчмарки именно этого варианта в найденных источниках не указаны. Модель текстовая и не предназначена для обработки изображений или аудио.

Для исходной TinyLlama указана лицензия Apache 2.0, однако отдельная карточка точного тестового варианта недоступна, поэтому условия лицензирования именно опубликованного артефакта следует проверять в его репозитории.

Для каких профессий подходит7

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

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
d862873

0 моделей