/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
608 496
Размер весов
2,4 МБ
Архитектура
qwen2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
30 мар 2024

qwen1.5-tiny-random

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная крошечная случайно инициализированная модель на конфигурации Qwen для тестирования генерации текста и компонентов Transformers.

992скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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

yujiepan/qwen1.5-tiny-random — экспериментальная модель генерации текста, созданная пользователем yujiepan на основе конфигурации Qwen/Qwen1.5-72B-Chat. Модель реализована для библиотеки Transformers и имеет случайно инициализированные веса, поэтому не является обученной версией Qwen и предназначена прежде всего для тестирования конфигураций и инфраструктуры.

Архитектура сильно уменьшена: два скрытых слоя, hidden size 4, intermediate size 6, четыре attention heads и два key-value heads. Модель работает в формате float16, содержит около 608,5 тыс. параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов согласно метаданным. README демонстрирует использование через pipeline text-generation с токенизатором Qwen. Из-за случайной инициализации весов модель не подходит для качественной генерации текста, диалогов или прикладного использования; сведения о лицензии отсутствуют.

Сценарии применения

  • проверка загрузки моделей в Transformers
  • тестирование pipeline text-generation
  • отладка токенизатора и конфигурации Qwen
  • эксперименты с минимальной языковой моделью

Ограничения

Веса модели случайно инициализированы, поэтому она не предназначена для осмысленной генерации текста, диалогов или использования в продакшене. Лицензия в доступных данных 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 Qwen/Qwen1.5-72B-Chat 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 = 'Qwen/Qwen1.5-72B-Chat'
tiny_random_name = 'qwen1.5-tiny-random'
save_path = f'/tmp/yujiepan/{tiny_random_name}'
repo_id = f'yujiepan/{tiny_random_name}'

config = transformers.AutoConfig.from_pretrained(
    source_model_id, trust_remote_code=True)
config.hidden_size = 4
config.intermediate_size = 6
config.num_attention_heads = 4
config.num_hidden_layers = 2
config.num_key_value_heads = 2
config.torch_dtype = torch.float16

model = transformers.AutoModelForCausalLM.from_config(
    config, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.float16)
model = model.half()

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

result = transformers.pipelines.pipeline(
    'text-generation',
    model=model, tokenizer=tokenizer,
    device=0,
    max_new_tokens=16,
)('Hello World!')
print(result)

model.save_pretrained(save_path)
tokenizer.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
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
e8c0ac7

0 моделей