/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
215 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
15 апр 2024

TinySolar-248m-4k-code-instruct

Генерация текстаТекст → текст6 профессий

Компактная модель Upstage для генерации и объяснения программного кода по инструкциям.

350скачиваний за 30 дней10лайковвеса обновлены19 апр 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

TinySolar-248m-4k-code-instruct — компактная языковая модель, разработанная компанией Upstage и представленная в формате Transformers с безопасными весами SafeTensors. В метаданных она относится к семейству LLaMA, имеет около 215,2 млн параметров и предназначена для генерации текста, включая ответы на инструкции, связанные с программным кодом.

Модель дообучалась на наборах CodeAlpaca-20k и CodeFeedback-Filtered-Instruction, поэтому ориентирована на генерацию фрагментов кода, объяснение программного кода, исправление ошибок и выполнение простых инструкций разработчика. Нативное контекстное окно составляет 32 768 токенов, что позволяет обрабатывать достаточно большие запросы и исходные файлы.

Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. Из-за небольшого размера она может быть удобна для локального запуска и встраивания в приложения, однако её возможности, точность и устойчивость к сложным задачам программирования могут уступать более крупным моделям. README не содержит сведений о поддерживаемых естественных языках, результатах оценки и точных требованиях к аппаратному обеспечению.

Сценарии применения

  • генерация фрагментов программного кода
  • объяснение исходного кода
  • исправление ошибок в коде
  • дополнение незавершённых функций
  • ответы на инструкции разработчика

Ограничения

Небольшой размер модели может ограничивать точность на сложных задачах программирования. В доступных данных нет результатов оценки и сведений о поддерживаемых естественных языках.

Для каких профессий подходит6

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

Used dataset for fine-tuning

  • sahil2801/CodeAlpaca-20k
  • m-a-p/CodeFeedback-Filtered-Instruction

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
7d7db2b

0 моделей