/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
404 224
Архитектура
opt · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
2 сен 2023

opt-tiny-2layers-random

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Тестовая случайно инициализированная миниатюрная модель OPT для проверки конвейеров генерации текста.

2 915скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 фев 2025

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/opt-tiny-2layers-random — случайно инициализированная уменьшенная модель семейства OPT для генерации текста. В карточке указаны 2 слоя, скрытый размер 8, 2 головы внимания и размер FFN 32; метаданные указывают около 404,2 тыс. параметров и контекст до 2048 токенов. Модель представлена в float32, доступны форматы PyTorch, Safetensors и OpenVINO.

Это тестовый чекпойнт, который подходит для проверки загрузки, преобразования и запуска моделей OPT в инструментах для генерации текста. Случайная инициализация означает, что от него не следует ожидать осмысленной генерации или пригодности для пользовательских задач. Сведения о лицензии в предоставленных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • Проверка загрузки модели OPT в Transformers
  • Тестирование преобразования модели в OpenVINO
  • Проверка работы генеративного конвейера на минимальном чекпойнте

Ограничения

Из-за случайной инициализации модель не предназначена для осмысленной генерации текста. Указанная конфигурация сильно уменьшена; сведения о лицензии не предоставлены.

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

yujiepan/opt-tiny-2layers-random

This model is randomly initialized, using the config from [https://huggingface.co/facebook/opt-30b] but the size is smaller. Note the model is in float32.

config.ffn_dim = 32
config.hidden_size = 8
config.num_attention_heads = 2
config.num_hidden_layers = 2
config.word_embed_proj_dim = 8

Codes for this model:

import torch
import transformers
import os
from optimum.intel.openvino import OVModelForCausalLM

save_path = '/tmp/yujiepan/opt-tiny-2layers-random'
repo_id = 'yujiepan/opt-tiny-2layer-random'

config = transformers.AutoConfig.from_pretrained('facebook/opt-30b')
config.ffn_dim = 32
config.hidden_size = 8
config.num_attention_heads = 2
config.num_hidden_layers = 2
config.word_embed_proj_dim = 8

model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_config(config, torch_dtype=torch.float32)
model.save_pretrained(save_path)

tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained('facebook/opt-30b')
tokenizer.save_pretrained(save_path)

ovmodel = OVModelForCausalLM.from_pretrained(save_path, export=True)
ovmodel.save_pretrained(save_path)

os.system(f'ls -alh {save_path}')

from huggingface_hub import create_repo, upload_folder
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
OPTForCausalLM
Ревизия весов
d08ab88

0 моделей