/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
522 240
Размер весов
2,1 МБ
Архитектура
falcon · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
27 сен 2023

falcon-tiny-random

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

yujiepan/falcon-tiny-random — небольшая случайно инициализированная модель для генерации текста, разработанная пользователем yujiepan на основе конфигурации tiiuae/falcon-7b-instruct.

1 678скачиваний 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 преимущественно для тестирования, экспериментов и проверки совместимости инструментов, а не для получения качественных содержательных ответов, поскольку её параметры не были обучены на данных.

Архитектура основана на Falcon с двумя слоями, размером скрытого состояния 8 и двумя attention-головами. Модель работает в формате float16 и использует токенизатор исходной модели Falcon-7B-Instruct. В README указана модальность текста, задача text generation и возможность применения через библиотеку Transformers; сведения о поддерживаемых языках, размере контекста и фактическом качестве не приведены. Поддержка экспорта в OpenVINO на момент публикации отмечена как недоступная.

Сильная сторона модели — крайне малый размер и пригодность для быстрых прототипов, отладки и экспериментов с архитектурой. Основное ограничение — случайная инициализация, из-за которой модель не обладает выученными языковыми или инструкционными способностями. Лицензия в README не указана.

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 [https://huggingface.co/tiiuae/falcon-7b-instruct] but with smaller size. Note 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-7b-instruct'
save_path = '/tmp/yujiepan/falcon-tiny-random'
repo_id = 'yujiepan/falcon-tiny-random'

config = transformers.AutoConfig.from_pretrained(
    source_model_id, trust_remote_code=True)
config.hidden_size = 8
config.num_attention_heads = 2
config.num_hidden_layers = 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
92f3f7a

0 моделей