/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Архитектура
dbrx · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
26 апр 2024

dbrx-tiny256-random

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Тестовая случайно инициализированная модель DBRX для проверки загрузки и совместимости генерации текста в Transformers.

1 258скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены26 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

yujiepan опубликовал тестовую модель генерации текста, случайно инициализированную по конфигурации databricks/dbrx-instruct с уменьшенной до 256 скрытой размерностью. Модель использует архитектуру DBRX для авторегрессионной генерации текста и распространяется в формате safetensors с точностью float16.

Модель не предназначена для содержательного диалога или прикладной генерации: случайная инициализация означает отсутствие обученных языковых знаний. Репозиторий может быть полезен для проверки загрузки, совместимости и работы кода Transformers с архитектурой DBRX. Лицензия в предоставленных данных не определена.

Сценарии применения

  • проверка загрузки модели DBRX в Transformers
  • тестирование совместимости кода с DbrxForCausalLM
  • проверка конвейера генерации текста на тестовых данных

Ограничения

Веса случайно инициализированы, поэтому модель не обладает обученными языковыми знаниями и не подходит для содержательных ответов. Размер скрытого слоя уменьшен до 256 относительно конфигурации DBRX Instruct.

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 hidden dimension = 256. 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-tiny256-random'
repo_id = 'yujiepan/dbrx-tiny256-random'

config = transformers.AutoConfig.from_pretrained(
    source_model_id, trust_remote_code=True)
config.attn_config.kv_n_heads = 4
config.d_model = 256
config.ffn_config.ffn_hidden_size = 512
config.n_heads = 8
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
e6398f1

0 моделей