/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
134 млн
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM-135M-Instruct
Библиотека
sentence-transformers
Опубликована
30 авг 2024

SmolLM-135M-Instruct-DEVINator-v0.2

ЭмбеддингиТекст → embedding10 профессий

Компактная дообученная модель на базе SmolLM для извлечения признаков текста и оценки сходства предложений.

114скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 авг 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 «Эмбеддинги» — 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

unclemusclez/SmolLM-135M-Instruct-DEVINator-v0.2 — дообученная модель на архитектуре Llama, созданная с помощью AutoTrain на наборе skratos115/opendevin_DataDevinator. Карточка указывает тип задачи Sentence Transformers; модель предназначена для получения представлений текста и сравнения сходства предложений. Метаданные также отмечают возможности генерации текста и чата.

Модель содержит 134,5 млн параметров, использует контекст до 2048 токенов и распространяется в форматах safetensors и GGUF. Базовая модель — HuggingFaceTB/SmolLM-135M-Instruct. Данных о метриках проверки качества в README нет. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • сравнение сходства двух предложений
  • поиск семантически близких текстов
  • извлечение векторных представлений текста
  • ранжирование текстов по сходству
  • диалоговая генерация текста

Ограничения

В README отсутствуют метрики проверки качества, поэтому качество сходства предложений не подтверждено приведённой оценкой. Контекст ограничен 2048 токенами.

Для каких профессий подходит10

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

AVAILABLE ON OLLAMA: https://ollama.com/unclemusclez/smollm-135m-instruct-devinator

Model Trained Using AutoTrain

  • Problem type: Sentence Transformers

Validation Metrics

No validation metrics available

Usage

Direct Usage (Sentence Transformers)

First install the Sentence Transformers library:

pip install -U sentence-transformers

Then you can load this model and run inference.

from sentence_transformers import SentenceTransformer

# Download from the Hugging Face Hub
model = SentenceTransformer("sentence_transformers_model_id")
# Run inference
sentences = [
    'search_query: autotrain',
    'search_query: auto train',
    'search_query: i love autotrain',
]
embeddings = model.encode(sentences)
print(embeddings.shape)

# Get the similarity scores for the embeddings
similarities = model.similarity(embeddings, embeddings)
print(similarities.shape)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · sentence-transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
b1be129

0 моделей