Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 3,7 млн
- Архитектура
- gpt_neo · dense
- Опубликована
- 12 мая 2023
Ссылки
TinyStories-Instruct-1M
Компактная GPT-Neo модель для генерации текста и коротких историй по инструкциям.
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-Instruct-1M — небольшая языковая модель, опубликованная Ronen Eldan на Hugging Face. Она предназначена для генерации текста по запросу в формате instruct, в том числе коротких историй; репозиторий помечен как text-generation и использует архитектуру GPT-Neo с классом GPTNeoForCausalLM. Модель содержит около 3,7 млн параметров, работает с текстом и имеет контекст длиной 2048 токенов.
Карточка Hugging Face не содержит описания языковой поддержки, лицензии или подробных результатов оценки качества. Из-за крайне малого размера модель подходит для простых демонстраций и экспериментов с генерацией, но её возможности ограничены по сравнению с крупными языковыми моделями.
Сценарии применения
- генерация короткой истории по заданной теме
- продолжение простого текстового сюжета
- демонстрация генерации текста небольшой языковой моделью
Ограничения
Модель очень мала — около 3,7 млн параметров, поэтому её возможности генерации ограничены. Страница модели не сообщает подтверждённые языки поддержки или подробные оценки качества.
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
- 91a2156