/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
134 млн
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM2-135M-Instruct
Библиотека
transformers
Опубликована
13 авг 2026

smollm2-imdb

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная диалоговая модель SmolLM2, дообученная для генерации текста и, судя по названию, связанная с IMDb.

14скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены13 авг 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

AndreiMaroiu/smollm2-imdb — дообученная с помощью TRL модель на базе HuggingFaceTB/SmolLM2-135M-Instruct для генерации текста в формате диалога. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 134,5 млн параметров и контекстом до 8192 токенов. Она принимает текстовые сообщения и генерирует текст; карточка демонстрирует запуск через Transformers для ответа на открытый вопрос.

Название указывает на настройку для IMDb, но README не описывает обучающие данные или конкретные возможности этой специализации. Лицензия в предоставленных сведениях не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответа на открытый вопрос в диалоге
  • создание короткого продолжения текста
  • эксперименты с дообучением компактной языковой модели

Ограничения

README не уточняет обучающие данные и точные ограничения IMDb-настройки; небольшое число параметров может ограничивать качество и сложность ответов. Лицензия по предоставленным данным не установлена.

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

Model Card for smollm2-imdb

This model is a fine-tuned version of HuggingFaceTB/SmolLM2-135M-Instruct. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="AndreiMaroiu/smollm2-imdb", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 1.10.0
  • Transformers: 5.15.0
  • Pytorch: 2.13.0
  • Datasets: 5.0.1
  • Tokenizers: 0.22.2

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
f73a2c6

0 моделей