/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
3,8 млрд
Размер весов
7,9 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
LittleInstructionMaker-4B-v0.2
Опубликована
12 авг 2024

Tyr-4B-v0.1

Генерация текстаТекст → текст8 профессий

Дообученная и объединённая Llama-модель на 3,8 млрд параметров для диалоговой генерации текста, включая задачи по коду.

18скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены4 сен 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

Tyr-4B-v0.1 — языковая модель, созданная автором trollek путём обучения LoRA-адаптеров и их объединения методом DELLA. Модель основана на trollek/LittleInstructionMaker-4B-v0.2; её плотная архитектура Llama содержит 3,8 млрд параметров, а контекст составляет 8192 токена. В репозитории представлены веса safetensors.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста, в том числе для задач, связанных с кодом и данными WhiteRabbitNeo. Она обучена с шаблоном ChatML и может использоваться с системным сообщением или без него. В карточке заявлено, что модель может выдавать контент без цензурных ограничений; отдельные показатели качества не приведены.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Это ранняя версия v0.1; возможности и качество для конкретных задач следует проверять на собственных примерах.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы в диалоге с ChatML
  • генерация и объяснение кода
  • помощь с задачами по кибербезопасности на основе материалов WhiteRabbitNeo

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества или результатов тестирования. Заявление о работе без цензурных ограничений означает, что модель может генерировать нежелательный контент.

Для каких профессий подходит8

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Tyr-4B-v0.1

Tyr was the Norse god that accidentally one of his hands. "It tasted like chicken" was the review from the biggest and baddest of good boys in Imaginationland, an avid hand enjoyer. The figurative THE GRIM went on to say that neither he nor his buddy Carl will stop eating hands.

Merging seems like the way to go when it comes to training language models on a budget, and NinjaMouse3 would be ridiculous. GL;HF

Model Description

This model was created by training LoRAs (rsLoRA with NEFTune noise alpha at 5) and DELLA merge them. It saves space and time this way and the result is good. The WhiteRabbitNeo datasets are the focus in this one along with coding.

Incedentally, it seems uncensored. It was trained using the ChatML template and can be used with or without a system prompt.

I am very grateful for all the different components that made this model possible. From H2O and their danube models, through Huggingface and Llama-Factory for making the fine-tuning easy, and to all the great dataset creators. Thank you!

Quants

Apache-2.0 + WhiteRabbitNeo Extended Version

Licence: Usage Restrictions

You agree not to use the Model or Derivatives of the Model:

-	In any way that violates any applicable national or international law or regulation or infringes upon the lawful rights and interests of any third party; 
-	For military use in any way;
-	For the purpose of exploiting, harming or attempting to exploit or harm minors in any way; 
-	To generate or disseminate verifiably false information and/or content with the purpose of harming others; 
-	To generate or disseminate inappropriate content subject to applicable regulatory requirements;
-	To generate or disseminate personal identifiable information without due authorization or for unreasonable use; 
-	To defame, disparage or otherwise harass others; 
-	For fully automated decision making that adversely impacts an individual’s legal rights or otherwise creates or modifies a binding, enforceable obligation; 
-	For any use intended to or which has the effect of discriminating against or harming individuals or groups based on online or offline social behavior or known or predicted personal or personality characteristics; 
-	To exploit any of the vulnerabilities of a specific group of persons based on their age, social, physical or mental characteristics, in order to materially distort the behavior of a person pertaining to that group in a manner that causes or is likely to cause that person or another person physical or psychological harm; 
-	For any use intended to or which has the effect of discriminating against individuals or groups based on legally protected characteristics or categories.

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
d66ec26

0 моделей