/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Qwen-1_8B-Llamafied
Опубликована
16 янв 2024

quan-1.8b-chat

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Двуязычная англо-вьетнамская чат-модель на 1,5 млрд параметров для генерации текста в контексте до 8192 токенов.

159скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены21 фев 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

Quan-1.8b — разговорная языковая модель с примерно 1,5 млрд параметров, созданная дообучением KnutJaegersberg/Qwen-1_8B-Llamafied на двуязычных англо-вьетнамских данных. Она использует архитектуру Llama и предназначена для генерации текста в диалоговом формате ChatML; заявленная длина контекста — до 8192 токенов.

Модель подходит для чат-ответов и генерации текста на английском и вьетнамском языках. В карточке приведён результат оценки: loss 0,8096, однако подробности набора оценки и методики отсутствуют. Лицензия указана как other, поэтому условия использования следует уточнить на странице модели.

Сценарии применения

  • ответы на сообщения в англоязычном чате
  • ответы на сообщения во вьетнамском чате
  • генерация текста на английском языке
  • генерация текста на вьетнамском языке

Ограничения

Подробности обучающих данных и оценки не раскрыты; приведённого значения loss недостаточно для вывода о качестве в практических задачах. Лицензия обозначена как other, поэтому её условия требуют проверки.

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

Quan-1.8b

Qwen-1.8B finetuned on bilingual English-Vietnamese Data.

Prompt Template

ChatML, same as VinaLlama

<|im_start|>system
Bạn là một trợ lí AI hữu ích. Hãy trả lời người dùng một cách chính xác.
<|im_end|>
<|im_start|>user
Hello world!<|im_end|>
<|im_start|>assistant

This model is a fine-tuned version of KnutJaegersberg/Qwen-1_8B-Llamafied on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.8096

Model description

More information needed

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: 2e-05
  • train_batch_size: 2
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 32
  • total_eval_batch_size: 8
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • num_epochs: 4

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.81231.0223560.8183
0.73582.0247130.7790
0.63793.0270710.7822
0.57623.9492520.8096

Framework versions

  • Transformers 4.34.1
  • Pytorch 2.0.1+cu118
  • Datasets 2.14.6
  • Tokenizers 0.14.1

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
7ca2f79

0 моделей