/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
tinyllama-bnb-4bit
Опубликована
9 дек 2024

tinyllama_pubmed_merged

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная модель Llama с 1 млрд параметров для генерации английского текста и ответов на биомедицинские вопросы.

23скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 дек 2024

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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Модель sonyashijin/tinyllama_pubmed_merged — дообученная sonyashijin языковая модель семейства Llama для генерации текста. Она создана на базе unsloth/tinyllama-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. По результату оценки PubMedQA, приведённому в карточке, точность составила 0,716 против 0,636 у базовой модели.

Модель подходит для генерации ответов на вопросы по биомедицинской литературе и для исследовательских экспериментов с PubMedQA. Она содержит около 1 млрд параметров, принимает и генерирует текст, поддерживает английский язык и имеет контекстное окно 2048 токенов. Файлы модели опубликованы в формате safetensors.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Карточка приводит результат на одном наборе оценки; он сам по себе не подтверждает надёжность медицинских рекомендаций и не характеризует качество на других задачах.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы по биомедицинской литературе
  • эксперименты с задачей PubMedQA
  • генерация ответов на английском языке

Ограничения

В карточке приведена оценка только на PubMedQA; она не подтверждает пригодность для клинических решений или качество на других задачах. Контекст ограничен 2048 токенами.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Uploaded model

  • Developed by: sonyashijin
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/tinyllama-bnb-4bit

This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.

Evaluation

TasksVersionFiltern-shotMetricValueStderr
pubmedqa1none0acc↑0.716±0.0202

Base model (unsloth/tinyllama-bnb-4bit)

TasksVersionFiltern-shotMetricValueStderr
pubmedqa1none0acc↑0.636±0.0215

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
a3bff0a

0 моделей