/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
5,8 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Опубликована
6 янв 2024

TinyYi-7B-Test

Генерация текстаТекст → текст5 профессий

Слитая языковая модель семейства Llama на 5,8 млрд параметров для генерации текста и ответов на запросы.

55скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 дек 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

TinyYi-7B-Test — языковая модель, созданная Yash Marathe слиянием Yash21/DeepYi-Base и Yash21/DeepYi-Second методом SLERP. Она предназначена для генерации текста и может использоваться для диалога, продолжения текста и ответов на запросы. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama, класс LlamaForCausalLM; в метаданных указано 5,8 млрд параметров и контекст 4096 токенов. Веса опубликованы в формате Safetensors, лицензия — Apache-2.0.

В README приведены результаты оценки на Open LLM Leaderboard, включая среднее значение 29,11 и результаты по AI2 Reasoning Challenge и HellaSwag. Карточка не описывает целевые языки или специализированные области применения, поэтому модель следует считать общего назначения; качество для конкретных задач и языков нужно проверять отдельно.

Сценарии применения

  • генерация текста по запросу
  • продолжение заданного текста
  • ответы на вопросы в текстовом формате

Ограничения

В README приведены ограниченные результаты тестов, но не описаны языки модели и её качество на прикладных задачах. Контекст ограничен 4096 токенами.

Для каких профессий подходит5

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

TinyYi-7B-Test

This model is a merge of the following models:

🧩 Configuration

slices:
  - sources:
      - model: Yash21/DeepYi-Base
        layer_range: [0, 32]
      - model: Yash21/DeepYi-Second
        layer_range: [0, 32]
merge_method: slerp
base_model: Yash21/DeepYi-Base
parameters:
  t:
    - filter: self_attn
      value: [0, 0.5, 0.3, 0.7, 1]
    - filter: mlp
      value: [1, 0.5, 0.7, 0.3, 0]
    - value: 0.5
dtype: bfloat16

Please Reach Out to maratheyash108@gmail.com if you want to support me to Fine tune the models and create more such exciting models

Open LLM Leaderboard Evaluation Results

Detailed results can be found here

MetricValue
Avg.29.11
AI2 Reasoning Challenge (25-Shot)26.88
HellaSwag (10-Shot)26.14
MMLU (5-Shot)24.41
TruthfulQA (0-shot)46.35
Winogrande (5-shot)50.91
GSM8k (5-shot)0.00

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
c588143

0 моделей