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AccueilLLMsChattiny random OPTForCausalLM

tiny random OPTForCausalLM

par peft-internal-testing

Open source · 443k downloads · 0 likes

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À propos

Le modèle *tiny random OPTForCausalLM* est une version allégée et aléatoire d'un modèle de langage de type OPT (Open Pre-trained Transformer), conçu pour générer du texte de manière causale, c'est-à-dire en prédisant le mot suivant dans une séquence. Bien que ses performances soient limitées par sa taille réduite et son caractère aléatoire, il peut être utilisé pour des tâches simples comme la complétion de phrases, la génération de réponses courtes ou des prototypes rapides d'applications NLP. Ses cas d'usage incluent l'expérimentation, l'apprentissage ou des démonstrations basiques, mais il n'est pas adapté à des applications critiques ou exigeantes en précision. Ce qui le distingue, c'est sa légèreté et sa simplicité, idéales pour des tests ou des environnements contraints en ressources.

Documentation

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Liens & Ressources
Spécifications
CatégorieChat
AccèsAPI & Local
LicenceOpen Source
TarificationOpen Source
Note
0.0

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