Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 1 млрд
- Размер весов
- 2,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Опубликована
- 24 ноя 2023
Ссылки
smartyplats-1.1b-v2
Экспериментальная модель на основе TinyLLaMA 2T для генерации текста по инструкциям в формате Alpaca.
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
SmartyPlats-1.1b V2 — экспериментальная дообученная языковая модель, созданная на основе TinyLLaMA 2T с помощью Alpaca-QLoRA. Она предназначена для генерации текста по инструкциям в формате Alpaca и обучалась на наборах данных в стиле Alpaca. Модель использует архитектуру LlamaForCausalLM, содержит около 1 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; максимальная длина контекста составляет 2048 токенов.
Модель распространяется в формате PyTorch по лицензии Apache-2.0. В карточке не названы целевые языки и специализированные области применения, поэтому её следует считать моделью общего назначения. README обозначает её как экспериментальную, а размер и контекст ограничивают пригодность для сложных запросов и длинных документов.
Сценарии применения
- генерация текста по инструкциям в формате Alpaca
- составление коротких ответов на текстовые запросы
- эксперименты с дообучением компактных языковых моделей
Ограничения
Модель экспериментальная, содержит около 1 млрд параметров и ограничена контекстом в 2048 токенов. В карточке не указаны поддерживаемые языки и оценки качества.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- d266af4