/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
8 млн
Архитектура
gpt_neox · dense
Базовая модель
pythia-14m-deduped
Библиотека
transformers
Опубликована
20 сен 2026

pythia-14m-dd-rus-draft

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная русскоязычная донастройка Pythia для генерации текста, которая, по описанию автора, плохо справляется с инструкциями.

844скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 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

ArtyomSubDiv/pythia-14m-dd-rus-draft — экспериментальная русскоязычная попытка дообучить авторегрессионную модель EleutherAI/pythia-14m-deduped на наборе dim/databricks_dolly_15k_ru. Модель построена на архитектуре GPT-NeoX и предназначена для генерации текста и ответов на инструкции. Метаданные указывают 8 млн параметров, контекст до 2048 токенов и форматы Safetensors и GGUF F16.

Автор сообщает, что качество обучения оказалось низким: после нескольких эпох значения точности и потерь почти не менялись, а ответы на инструкции были случайными и не соответствовали запросам. Модель подходит скорее для изучения неудачного эксперимента по дообучению, чем для практического использования. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • изучение эксперимента по дообучению малой языковой модели на русском языке
  • сравнение генерации текста до и после дообучения на русских инструкциях
  • тестирование поведения авторегрессионной модели GPT-NeoX

Ограничения

Согласно README, модель генерирует случайные ответы и плохо выполняет инструкции; автор также отмечает, что метрики обучения почти не улучшались. Лицензия в предоставленных 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

К сожалению, это весьма неудачная попытка дообучить базовую Pythia 14M Deduped.

При обучении, mean_token_accuracy и loss достигнув значений около 0.555 и 1.9 практически не менялись на протяжении кучи эпох независимо от того, каким был LR.

Полагаю, без хорошего pretrain на русском языке сделать из неё нормальную Instruct модель на нём же не удастся, так что, на данный момент, она заучила лишь слова и форму построения предложений, но генерит лишь полный рандом, и на конкретные инструкции из датасета даже при предсказуемом сэмплировании даёт другие ответы.

Есть некоторые сомнения, что хоть когда-нибудь её получится обучить, так как уже есть хороший пример от OpenAssistant, когда они воспользовались претрейном Pythia-12B, а потом уже обучили его на своём датасете oasst, и в итоге модель получилась слабой.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoXForCausalLM
Ревизия весов
58ca061

0 моделей