Uploaded model
- Developed by: tamang0000
- 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.
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 1 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- tinyllama-bnb-4bit
- Опубликована
- 28 июн 2024
Ссылки
tinyllama-assamese-v0.1
Дообученная модель Llama примерно на 1 млрд параметров для генерации текста, названная в честь ассамского языка.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 июн 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.
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
tamang0000/tinyllama-assamese-v0.1 — дообученная модель семейства Llama, разработанная tamang0000 на базе unsloth/tinyllama-bnb-4bit с использованием Unsloth и TRL. Она предназначена для генерации текста; название модели указывает на ориентацию на ассамский язык, однако README и метаданные не подтверждают языковые возможности отдельно.
Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, около 1 млрд параметров и контекст до 2048 токенов. Файлы опубликованы в формате safetensors. Лицензия — Apache-2.0. README не приводит оценок качества или подробностей обучения, поэтому пригодность для конкретных сценариев и качество генерации требуют проверки.
Сценарии применения
- генерация текста на ассамском языке
- продолжение текстового фрагмента
- эксперименты с компактной Llama
- создание прототипа генератора текста
Ограничения
README и метаданные не подтверждают качество модели для ассамского языка; перед применением его следует оценить на целевых данных. Контекст ограничен 2048 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 9d86a59