Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 20,2 млн
- Архитектура
- gpt_neo · dense
- Опубликована
- 12 мая 2023
Ссылки
TinyStories-Instruct-8M
Компактная модель GPT-Neo, дообученная на TinyStories-Instruct для генерации коротких историй и продолжения текста по подсказке.
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-8M — небольшая языковая модель, опубликованная Ronen Eldan. Это авторегрессионная модель GPT-Neo для генерации текста, обученная на наборе TinyStories-Instruct. В конфигурации указаны 20,2 млн параметров и контекст до 2048 токенов.
Модель предназначена для продолжения текста и генерации простых историй по подсказке; пример карточки использует начало рассказа «Once upon a time». Она принимает текст и выдаёт текст. Карточка не описывает поддержку других языков, поэтому область применения, которую можно подтвердить, — англоязычные короткие рассказы и простые инструкции. Лицензия в доступных сведениях не указана.
Сценарии применения
- генерация коротких детских историй по началу рассказа
- продолжение простого англоязычного текста
- создание примеров историй для экспериментов с языковыми моделями
Ограничения
Модель очень компактна и ориентирована на простые истории; карточка не подтверждает пригодность для общих диалогов или сложных задач. Доступные сведения не устанавливают лицензию.
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
- 5c0ee6f