/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
72,4 млн
Архитектура
llama · dense
Опубликована
20 мар 2024

dumavtec

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная текстовая модель на архитектуре Llama для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

199скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 мар 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

trungdang2901/dumavtec — модель генерации текста на основе архитектуры Llama, представленная на Hugging Face. В README она названа дообученной версией Llama-2, однако базовый репозиторий не указан. Модель содержит 72,4 млн параметров, использует формат safetensors и рассчитана на контекст до 1024 токенов.

Модель предназначена для генерации текста. README не описывает целевые сценарии, обучающие данные или результаты оценки, поэтому её специализацию и качество нельзя установить. Доступные сведения не указывают на поддержку других модальностей или языков. Условия лицензирования в предоставленных данных не описаны.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых продолжений
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • прототипирование приложений генерации текста

Ограничения

README не приводит сведения о данных обучения, целевых сценариях и качестве модели; указанная базовая версия Llama-2 не сопровождается идентификатором репозитория. Лицензия в предоставленных данных не описана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama-2

This model is a fine-tuned version of on an unknown dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0001
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 16
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 1000
  • training_steps: 20000
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.38.2
  • Pytorch 2.1.2
  • Datasets 2.18.0
  • Tokenizers 0.15.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
BabyLlamaForCausalLM
Ревизия весов
53f8da1

0 моделей