/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
18 сен 2026

arka-advanced-slm-sft-v2-behavior

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Диалоговая модель GPT-2, дообученная для ответов в роли академического исследовательского помощника ARKA.

264скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 сен 2026

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

ARKA Advanced SLM — Behavior-First SFT v2 — языковая модель семейства ARKA, разработанная Абхаем Кумаром Рудрапалом. Это вариант GPT-2, дообученный методом supervised fine-tuning на базе Abhayn01/arka-advanced-slm-scitech-stream-500m-v1 для диалогового поведения в роли Academic Research Knowledge Assistant.

Модель предназначена для генерации ответов в формате диалога User/Assistant и академических сценариев общения. В README указаны изменения рецепта дообучения: больший вес диалоговых данных, явное закрепление идентичности ARKA, ограничение доли вопросов с недостаточным контекстом и обучение на токенах ответа. Модель работает с текстом, поддерживает контекст до 1024 токенов и распространяется по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • ответы на вопросы об академических исследованиях
  • диалог с исследовательским помощником ARKA
  • генерация ответов в формате User/Assistant

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами. README не приводит оценок качества или результатов бенчмарков.

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

ARKA Advanced SLM — Behavior-First SFT v2

This checkpoint was fine-tuned from Abhayn01/arka-advanced-slm-scitech-stream-500m-v1 with a behavior-first supervised fine-tuning recipe.

Identity

  • ARKA: Academic Research Knowledge Assistant
  • Creator/developer: Abhay Kumar Rudrapaul
  • Model family: ARKA Advanced SLM

Root fixes vs SFT v1

  • one canonical User: / Assistant: format
  • assistant-style dialogue is the largest source
  • ARKA identity is explicitly weighted
  • context/unanswerable QA is capped
  • benchmark datasets are rendered as natural assistant answers
  • prompt tokens are masked exactly and only completion tokens contribute to SFT loss
  • dataset mixture is audited before training
  • checkpoint behavior generation probes are stored alongside checkpoints

Training summary

{
  "total": 64818,
  "source_counts": {
    "sciq": 6000,
    "ultrachat": 32000,
    "mmlu": 8000,
    "electrical_anchor": 1800,
    "squad_answerable": 5000,
    "openbookqa": 4000,
    "arc_easy": 2200,
    "squad_unanswerable": 500,
    "counterfact": 1000,
    "arka_identity": 3200,
    "arc_challenge": 1118
  },
  "kind_counts": {
    "benchmark": 22318,
    "direct": 32000,
    "electrical": 1800,
    "context": 5000,
    "unanswerable": 500,
    "identity": 3200
  },
  "direct_assistant_ratio": 0.49369002437594495,
  "identity_ratio": 0.0493690024375945,
  "context_ratio": 0.08485297293961554,
  "unanswerable_ratio": 0.00771390663087414,
  "most_common_response": "i am arka academic research knowledge assistant",
  "most_common_response_count": 286,
  "most_common_response_ratio": 0.004412354592860008,
  "median_response_chars": 226,
  "p95_response_chars": 2026,
  "version": "2.0-universal-behavior-first",
  "base_model": "Abhayn01/arka-advanced-slm-scitech-stream-500m-v1",
  "output_repo": "Abhayn01/arka-advanced-slm-sft-v2-behavior",
  "train_examples": 63190,
  "validation_examples": 1628,
  "canonical_format": "User:\\n...\\n\\nAssistant:\\n...",
  "seed": 42,
  "mask_audit": {
    "samples": 64,
    "min_supervised_tokens": 10,
    "median_supervised_tokens": 66,
    "max_supervised_tokens": 384,
    "mean_sequence_tokens": 281.296875
  }
}

Canonical inference format

User:
What does ARKA stand for?

Assistant:

Do not use the failed SFT-v1 repository as the base for this run; this v2 recipe intentionally starts again from the pre-SFT science base.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
df88d6f

0 моделей