/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
4,1 млн
Размер весов
121 МБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
17 окт 2024

tiny-random-LlamaForCausalLM-ONNX

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

onnx-community/tiny-random-LlamaForCausalLM-ONNX — небольшая тестовая модель авторегрессионного типа на архитектуре Llama, опубликованная в сообществе onnx-community.

562скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 окт 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.

  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

README не указывает конкретного разработчика, обучающую организацию или лицензию. Модель предназначена прежде всего для проверки совместимости Transformers и связанных инструментов, а также для экспериментов с загрузкой и запуском Llama-подобных моделей, а не для полноценного применения в продуктивных задачах генерации текста.

Конфигурация включает один скрытый слой, размер скрытого представления 32, промежуточный размер 64, две attention-головы и две key-value-головы. Используется словарь из 128256 токенов, tied word embeddings и tokenizer Xenova/Llama-3.2-Tokenizer. Заявлена максимальная длина контекста 131072 позиции с RoPE-настройками, совместимыми с Llama 3, однако фактическая полезность такого контекста для этой тестовой модели не подтверждена.

README не содержит сведений об обучении, качестве, поддерживаемых языках, результатах оценки, рисках или ограничениях лицензии. По названию и приведённому коду модель, вероятно, имеет случайно инициализированные параметры, поэтому её ответы не следует считать содержательными или надёжными. Данные о формате ONNX, способах инференса и точных условиях использования в README не приведены.

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

Model Card for Model ID

Model Details

Code to generate

import torch
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaConfig, AutoTokenizer

# Set seed for reproducibility
torch.manual_seed(0)

# Initializing the configuration
configuration = LlamaConfig(
  head_dim=16,
  hidden_size=32,
  intermediate_size=64,
  max_position_embeddings=131072,
  model_type="llama",
  num_attention_heads=2,
  num_hidden_layers=1,
  num_key_value_heads=2,
  rms_norm_eps=1e-05,
  rope_scaling={
    "factor": 32.0,
    "high_freq_factor": 4.0,
    "low_freq_factor": 1.0,
    "original_max_position_embeddings": 8192,
    "rope_type": "llama3"
  },
  rope_theta=500000.0,
  tie_word_embeddings=True,
  vocab_size=128256,
)

# Initializing a model from the configuration
model = LlamaForCausalLM(configuration)

# Re-use tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Xenova/Llama-3.2-Tokenizer")

# Upload to the HF Hub
model_id = 'onnx-community/tiny-random-LlamaForCausalLM-ONNX'
model.push_to_hub(model_id)
tokenizer.push_to_hub(model_id)

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

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
6c74023

0 моделей