Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 66,1 млн
- Архитектура
- gpt_neo · dense
- Опубликована
- 12 мая 2023
Ссылки
TinyStories-Instuct-1Layer-21M
Компактная англоязычная GPT-Neo-модель для генерации простых историй и исследования малых языковых моделей.
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-Instuct-1Layer-21M — небольшая авторегрессионная языковая модель, разработанная Ronen Eldan и размещённая на Hugging Face. Модель обучена на датасете TinyStories-Instruct и предназначена для генерации простых англоязычных историй и продолжения текстовых подсказок. Для запуска используется Transformers и архитектура GPT-Neo; задача модели — text generation.
Модель имеет 66,1 млн параметров, один слой Transformer, 16 attention heads, размер скрытого состояния 1024, словарь из 50 257 токенов и максимальный контекст 2048 токенов. Она компактна и подходит для экспериментов с малыми языковыми моделями, генерацией учебных примеров и исследованиями интерпретируемости, но её возможности ограничены простыми англоязычными историями и небольшим размером модели. Лицензия в доступных источниках не установлена.
Сценарии применения
- генерация простых детских историй
- продолжение англоязычного рассказа по началу
- создание учебных примеров для языковых моделей
- эксперименты с интерпретируемостью Transformer-моделей
Ограничения
Модель обучена на узком корпусе простых англоязычных историй и не предназначена для универсального диалога, сложного рассуждения или надёжных фактических ответов. Небольшой размер и однослойная архитектура ограничивают качество и устойчивость генерации.
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
- 1132ffe