Used dataset for fine-tuning
- sahil2801/CodeAlpaca-20k
- m-a-p/CodeFeedback-Filtered-Instruction
Компактная модель Upstage для генерации и объяснения программного кода по инструкциям.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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
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.
Небольшой размер модели может ограничивать точность на сложных задачах программирования. В доступных данных нет результатов оценки и сведений о поддерживаемых естественных языках.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…