Компактная модель OLMo на 137,8 млн параметров, предварительно обученная на четырёх проходах по TinyGSM для генерации текста.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
OLMo-150M-4xtg — плотная авторегрессионная языковая модель семейства OLMo, опубликованная пользователем rosieyzh. Модель с 137,8 млн параметров предварительно обучена на четырёх проходах по набору TinyGSM и предназначена для генерации текста; архитектура реализована как OlmoForCausalLM и поддерживается библиотекой Transformers.
Модель можно использовать для экспериментов с генерацией и продолжением текста, в том числе для проверки поведения на задачах из области TinyGSM. Контекст составляет 2048 токенов. Данных о лицензии и специальных ограничениях применения в предоставленных источниках нет.
Модель обучалась на TinyGSM, поэтому её возможности могут быть узкими и не отражать качество на общих языковых задачах. Лицензия в предоставленных источниках не указана.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
150M OLMo model pretrained on 4 passes of the TinyGSM dataset.
Model names contain the contents of the pretraining dataset, delimited by underscores.
If there is a {n}x in front of the dataset abbreviation, that means it was repeated n times during pretraining. For instance, 2xtg refers to two passes over the TinyGSM dataset.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…