Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 1,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- hgrn_bit · dense
- Опубликована
- 17 мая 2024
Ссылки
MMfreeLM-1.3B
Компактная авторегрессионная языковая модель MatMul-Free LM для генерации и продолжения текста.
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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
ridger/MMfreeLM-1.3B — предварительно обученная языковая модель, разработанная Rui-Jie Zhu (ridger) в рамках проекта MatMul-Free LM. Она предназначена для авторегрессионной генерации текста и совместима с библиотекой Transformers. Модель использует архитектуру HGRNBit/MatMul-Free LM, исключающую матричное умножение в ключевых вычислениях и применяющую тернарные веса в некоторых слоях. Для версии 1.3B заявлены 24 слоя, скрытая размерность 2048 и обучение на 100B токенов.
Модель содержит примерно 1,5 млрд параметров и поддерживает контекст до 2048 токенов. Она рассчитана на продолжение и генерацию текста по заданному промпту, а не на специализированные мультимодальные задачи. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0. Документация не предоставляет подтверждённых сведений о языковом составе обучающих данных, instruction-tuning, специализированных областях применения или результатах оценки качества.
Сценарии применения
- генерация продолжений по текстовому промпту
- локальное автодополнение текста
- эксперименты с MatMul-Free архитектурой
- исследование энергоэффективных языковых моделей
- интеграция текстовой генерации через Transformers
Ограничения
Модель предназначена для базовой генерации текста и не заявлена как instruction-tuned или специализированная модель для диалога, следования инструкциям или конкретной предметной области. Поддерживаемые естественные языки и результаты оценки качества в доступных источниках не подтверждены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Архитектура hgrn_bit неизвестна transformers в образе рантайма.
- Класс архитектуры
- HGRNBitForCausalLM
- Ревизия весов
- b6d861b