/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
4,2 млн
Архитектура
falcon · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
4 мар 2024

falcon-new-tiny64-random

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная случайно инициализированная миниатюрная модель Falcon для проверки архитектуры и конфигурации генерации текста.

1 129скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 мар 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

Это небольшая модель генерации текста на архитектуре Falcon, созданная yujiepan на основе конфигурации tiiuae/falcon-40b с уменьшенным размером и случайно инициализированными весами. В ней около 4,2 млн параметров; используется класс FalconForCausalLM и формат safetensors. Автор указывает, что модель использует «новую архитектуру» Falcon-40B и представлена в float16.

Модель подходит для технических экспериментов с конфигурацией и архитектурой Falcon, но случайная инициализация означает, что она не обучена следовать запросам или выдавать содержательные ответы. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • проверка загрузки модели Falcon в Transformers
  • эксперименты с уменьшенной конфигурацией Falcon-40B
  • тестирование пайплайна генерации текста на случайных весах

Ограничения

Веса случайно инициализированы, поэтому модель не предназначена для содержательной генерации и ответов на запросы. Лицензия не указана в предоставленных данных.

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 tiiuae/falcon-40b but with smaller size. Note:

  • The model uses "new architecture" in Falcon-40b.
  • The model is in float16.

Codes:

import transformers
from optimum.intel.openvino import OVModelForCausalLM
import torch
import os
from huggingface_hub import create_repo, upload_folder

source_model_id = 'tiiuae/falcon-40b'
save_path = '/tmp/yujiepan/falcon-new-tiny64-random'
repo_id = 'yujiepan/falcon-new-tiny64-random'

config = transformers.AutoConfig.from_pretrained(
    source_model_id, trust_remote_code=True)
config.hidden_size = 64
config.num_attention_heads = 2
config.num_hidden_layers = 1
config.num_kv_heads = 2
config.torch_dtype = torch.float16

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)

# current not supported, might add this later
# ovmodel = OVModelForCausalLM.from_pretrained(
#     save_path, export=True, trust_remote_code=True)
# ovmodel.save_pretrained(save_path)

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
FalconForCausalLM
Ревизия весов
51cfe91

0 моделей