/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0
Опубликована
23 апр 2024

coven_tiny_1.1b_32k_orpo_alpha

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Компактная чат-модель на базе TinyLlama с контекстом 32 768 токенов для генерации текста и диалоговых ответов.

40скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены23 апр 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

Coven Tiny 1.1B 32K ORPO alpha — компактная диалоговая языковая модель, дообученная raidhon на базе TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0 методом ORPO. Она предназначена для генерации текста и ответов в чате; контекстное окно составляет 32 768 токенов, размер модели — около 1,1 млрд параметров. В карточке заявлена поддержка нескольких языков, а метаданные указывают английский язык.

Модель может работать с длинными текстовыми запросами и диалогами при ограниченных вычислительных ресурсах. ORPO оптимизирует предпочтительные варианты ответов в ходе дообучения без отдельного этапа выравнивания с эталонной моделью. Опубликованные в карточке результаты отдельных тестов показывают, что качество не обязательно превосходит базовую TinyLlama. Модель распространяется по лицензии Apache 2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в чате
  • генерация и продолжение текста
  • обработка длинных текстовых запросов
  • создание диалоговых прототипов на ограниченных вычислительных ресурсах

Ограничения

Это компактная модель, и её качество может уступать более крупным языковым моделям; в приведённом тесте Winogrande результат немного ниже базовой TinyLlama. Английский указан в метаданных, а заявленная в README многоязычность не сопровождается перечнем поддерживаемых языков.

Для каких профессий подходит4

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

🤏 Coven Tiny 1.1B 32K ORPO

Coven Tiny 1.1B 32K is an improved iteration of TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0, refined to expand processing capabilities and refine language model preferences. This model includes a significantly increased context limit of 32K tokens, allowing for more extensive data processing and understanding of complex language scenarios. In addition, Coven Tiny 1.1B 32K uses the innovative ORPO (Monolithic Preference Optimization without Reference Model) technique. ORPO simplifies the fine-tuning process by directly optimizing the odds ratio to distinguish between favorable and unfavorable generation styles, effectively improving model performance without the need for an additional preference alignment step.

Model Details

  • Model name: Coven Tiny 1.1B 32K ORPO alpha
  • Fine-tuned by: raidhon
  • Base model: TinyLlama-1.1B-Chat-v1.0
  • Parameters: 1.1B
  • Context: 32K
  • Language(s): Multilingual
  • License: Apache2.0

Eval

TaskModelMetricValueChange (%)
WinograndeTinyLlama 1.1B ChatAccuracy61.56%-
Coven Tiny 1.1BAccuracy61.17%-0.63%
TruthfulQATinyLlama 1.1B ChatAccuracy30.43%-
Coven Tiny 1.1BAccuracy34.31%+12.75%
PIQATinyLlama 1.1B ChatAccuracy74.10%-
Coven Tiny 1.1BAccuracy71.06%-4.10%
OpenBookQATinyLlama 1.1B ChatAccuracy27.40%-
Coven Tiny 1.1BAccuracy30.60%+11.68%
MMLUTinyLlama 1.1B ChatAccuracy24.31%-
Coven Tiny 1.1BAccuracy38.03%+56.44%
HellaswagTinyLlama 1.1B ChatAccuracy45.69%-
Coven Tiny 1.1BAccuracy43.44%-4.92%
GSM8K (Strict)TinyLlama 1.1B ChatExact Match1.82%-
Coven Tiny 1.1BExact Match14.71%+708.24%
GSM8K (Flexible)TinyLlama 1.1B ChatExact Match2.65%-
Coven Tiny 1.1BExact Match14.63%+452.08%
BoolQTinyLlama 1.1B ChatAccuracy58.69%-
Coven Tiny 1.1BAccuracy65.20%+11.09%
ARC EasyTinyLlama 1.1B ChatAccuracy66.54%-
Coven Tiny 1.1BAccuracy57.24%-13.98%
ARC ChallengeTinyLlama 1.1B ChatAccuracy34.13%-
Coven Tiny 1.1BAccuracy34.81%+1.99%
HumanevalTinyLlama 1.1B ChatPass@110.98%-
Coven Tiny 1.1BPass@110.37%-5.56%
DropTinyLlama 1.1B ChatScore16.02%-
Coven Tiny 1.1BScore16.36%+2.12%
BBHCoven Tiny 1.1BAverage29.02%-

💻 Usage

# Install transformers from source - only needed for versions <= v4.34
# pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
# pip install accelerate

import torch
from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="raidhon/coven_tiny_1.1b_32k_orpo_alpha", torch_dtype=torch.bfloat16, device_map="auto")

messages = [
    {
        "role": "system",
        "content": "You are a friendly chatbot who always responds in the style of a pirate",
    },
    {"role": "user", "content": "How many helicopters can a human eat in one sitting?"},
]
prompt = pipe.tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = pipe(prompt, max_new_tokens=2048, do_sample=True, temperature=0.7, top_k=50, top_p=0.95)
print(outputs[0]["generated_text"])

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
ace98b8

0 моделей