Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 66,1 млн
- Архитектура
- gpt_neo · dense
- Опубликована
- 12 мая 2023
Ссылки
TinyStories-1Layer-21M
Компактная GPT-Neo-модель, обученная на TinyStories для генерации коротких простых историй по текстовому началу.
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
roneneldan/TinyStories-1Layer-21M — компактная авторегрессионная языковая модель семейства GPT-Neo, опубликованная Роненом Элданом. Согласно карточке Hugging Face, она обучена на датасете TinyStories и предназначена для генерации текста; пример использования показывает продолжение короткого рассказа по заданному началу.
Метаданные указывают 66,1 млн параметров, архитектуру GPTNeoForCausalLM и контекст до 2048 токенов. Карточка демонстрирует использование с токенизатором EleutherAI/gpt-neo-125M. Ориентация на TinyStories делает модель подходящей для коротких простых историй, но карточка не подтверждает поддержку других языков или широкий круг сложных задач. Репозиторий содержит веса PyTorch; сведения о лицензии в использованных данных не установлены.
Сценарии применения
- продолжение короткой сказки по заданному началу
- создание простых детских историй
- эксперименты с генерацией текста на небольшой модели
Ограничения
Обучение на TinyStories и малая ёмкость ограничивают модель короткими простыми текстами; карточка не подтверждает пригодность для сложных задач. Лицензия не установлена по использованным источникам.
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
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- GPTNeoForCausalLM
- Ревизия весов
- 0d98333