Пообщайтесь с моделью по адресу: https://huggingface.co/spaces/HuggingFaceTB/instant-smol SmolLM — это серия языковых моделей, доступных в трех размерах: параметры 135M, 360M и 1,7B. Эти модели обучаются на SmolLM-Corpus, тщательно подобранной коллекции высококачественных образовательных и синтетических данных, предназначенных для обучения LLM. Более подробную информацию можно найти в нашем блоге. Для создания SmolLM-Instruct мы настраиваем базовые модели на общедоступных наборах данных. Мы заметили, что модели версии 0.2 лучше следят за темой и адекватно реагируют на стандартные подсказки, такие как приветствия и вопросы об их роли помощников ИИ. Кроме того, SmolLM-360M-Instruct (v0.2) имеет процент побед над SmolLM-360M-Instruct (v0.1) на AlpacaEval на 63,3%. Подробности можно найти здесь. ⚡ Для локальных приложений вы можете найти оптимизированные реализации модели в форматах MLC, GGUF и Transformers.js, а также быстрые демо-версии в браузере в этой подборке: https://huggingface.co/collections/HuggingFaceTB/local-smollms-66c0f3b2a15b4eed7fb198d0 Мы заметили, что 4-битное квантование ухудшает качество 135M и 360M, поэтому мы используем q016 для контрольных точек MLC и ONNX/Transformers.js для демонстраций WebGPU…
Модальности:
Генерация текста
Области применения:
Диалог / чат Следование инструкциям
Задача: Генерация текста
Автор: HuggingFaceTB
Теги: tensorboard, onnx, llama, alignment-handbook, trl, sft, conversational, en
Лайков: 5 | Загрузок: 56
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
