/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
1,8 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
13 июн 2024

TinyChat-1776K

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

TinyChat-1776K — экспериментальная компактная Llama-модель для генерации простых коротких диалоговых ответов на английском языке.

83скачиваний за 30 дней12лайковвеса обновлены13 июн 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

raincandy-u/TinyChat-1776K — небольшая языковая модель, обученная с нуля автором raincandy-u на наборе диалогов TinyChat. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры LlamaForCausalLM с 3 слоями, скрытым размером 192, словарём из 2048 токенов и контекстом до 256 токенов; размер составляет 1,8 млн параметров. Модель предназначена для генерации коротких ответов в простых диалогах на английском языке, на уровне разговоров маленьких детей.

Автор описывает её как эксперимент по созданию естественных ответов при минимальном размере модели. У неё нет знаний о мире, поэтому она не подходит для интеллектуальных вопросов. Веса опубликованы в формате Safetensors под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация простых ответов в коротком диалоге
  • эксперименты с языковыми моделями минимального размера
  • изучение генерации текста на архитектуре Llama

Ограничения

Модель не обладает знаниями о мире и не подходит для интеллектуальных вопросов. Контекст ограничен 256 токенами, а обучение на простых детских диалогах сказывается на сложности доступных ответов.

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

raincandy-u/TinyChat-1776K

A tiny LM trained on TinyChat dataset from scratch.

The aim is to try to achieve natural responses on the smallest possible model. Trained using a dataset of 3 year old children level English conversations.

Note: It has no world knowledge, so you should not ask it any intellectual questions.

Model Spec

config = AutoConfig.for_model(
    model_type="llama",
    hidden_size=192,
    intermediate_size=640,
    num_attention_heads=16,
    num_hidden_layers=3,
    num_key_value_heads=4,
    tie_word_embeddings=True,
    vocab_size=2048,
    max_position_embeddings=256
)

Template

<A>Hi, Tom. How are you? <end>
<B>I'm fine, thank you. And you? <end>
<A>Fine. What's your favorite color? <end>
<B>My favorite color is black. <end>
<A>Do you like cats? <end>
<B>

Example output:

Yes, I do. I like it too. They are good for me.

Generation Param

top_k=40,
top_p=0.8,
temperature=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
02e0167

0 моделей