/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Размер весов
1,6 МБ
Архитектура
dbrx · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
28 мар 2024

dbrx-tiny-random

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

yujiepan/dbrx-tiny-random — экспериментальная авторегрессионная языковая модель для генерации текста, созданная на основе конфигурации DBRX Instruct от Databricks.

1 757скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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

Модель предназначена главным образом для тестирования, разработки и проверки совместимости архитектуры и инструментов Transformers, а не для получения качественных содержательных ответов.

Модель инициализирована случайными весами и использует уменьшенную конфигурацию исходной DBRX: 2 слоя, размер скрытого представления d_model 4, 4 attention heads, 2 KV heads и размер скрытого слоя feed-forward 8. Она работает в формате float16, относится к классу causal language models и поддерживает сценарий text-generation. Токенизатор взят из databricks/dbrx-instruct; конкретный набор поддерживаемых языков и размер контекстного окна в README не указаны.

Главное преимущество модели — крайне малый размер конфигурации, удобный для экспериментов и быстрых проверок. Из-за случайной инициализации веса не обучены, поэтому модель не предназначена для практической генерации качественного текста и, вероятно, будет выдавать бессвязные результаты. Сведения о лицензии в README отсутствуют.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

This model is randomly initialized, using the config from databricks/dbrx-instruct but with smaller size. Note the model is in float16.

Codes:

import transformers
import torch
import os
from huggingface_hub import create_repo, upload_folder

source_model_id = 'databricks/dbrx-instruct'
save_path = '/tmp/yujiepan/dbrx-tiny-random'
repo_id = 'yujiepan/dbrx-tiny-random'

config = transformers.AutoConfig.from_pretrained(
    source_model_id, trust_remote_code=True)
config.attn_config.kv_n_heads = 2
config.d_model = 4
config.ffn_config.ffn_hidden_size = 8
config.n_heads = 4
config.n_layers = 2

model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_config(
    config, trust_remote_code=True)
model = model.half()
model.save_pretrained(save_path)

tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained(
    source_model_id, trust_remote_code=True)
tokenizer.save_pretrained(save_path)

result = transformers.pipelines.pipeline(
    'text-generation',
    model=model.float(), tokenizer=tokenizer)('Hello')
print(result)

os.system(f'ls -alh {save_path}')
create_repo(repo_id, exist_ok=True)
upload_folder(repo_id=repo_id, folder_path=save_path)

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DbrxForCausalLM
Ревизия весов
074f4c9

0 моделей