Компактная авторегрессионная Transformer-модель, обученная с нуля для генерации текста, с указанной поддержкой индонезийского языка.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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
AWA-Mini-Llama-From-Scratch — авторегрессионная языковая модель на стандартном Transformer, разработанная tampakwilll и обученная с нуля. Модель предназначена для генерации текста; в карточке указаны 8 слоёв, размерность эмбеддингов 128, одна голова внимания и контекст длиной 2048 токенов. Максимальная длина обучающего примера составляет 512 токенов.
Репозиторий содержит веса PyTorch и распространяется по лицензии Apache-2.0. Среди языков карточка отмечает индонезийский. Модель компактна по конфигурации, однако карточка не приводит результатов оценки качества или подробных сценариев применения.
Карточка не содержит оценок качества и сведений о специализированных возможностях; указанная максимальная длина обучающего примера — 512 токенов при контексте 2048 токенов.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Pure standard autoregressive language model trained from scratch without architecture efficiency tricks.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Архитектура standard_vanilla_transformer неизвестна transformers в образе рантайма.