/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
185 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
smol_llama-220M-GQA
Опубликована
7 янв 2024

Ссылки

Hugging Face

smol_llama-220M-bees-internal

BEE-spoke-data
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная англоязычная модель Llama на 184,9 млн параметров, дообученная для генерации текста.

32скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены29 дек 2025

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

smolllama-220M-bees-internal — компактная плотная модель семейства Llama, разработанная BEE-spoke-data и дообученная на наборе bees-internal. Она предназначена для генерации текста; размер модели составляет 184,9 млн параметров, а контекст — до 2048 токенов. В метаданных указан английский язык.

В карточке приведены результаты оценки: loss 2,6892 и accuracy 0,4610. Эти показатели относятся к указанному набору оценки и сами по себе не гарантируют качество для других задач. Модель распространяется под лицензией Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых продолжений на английском языке
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • оценка генерации текста на наборе bees-internal

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. Карточка не описывает целевые сценарии и ограничения качества; приведённые метрики относятся только к указанной оценке.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

smol_llama-220M-bees-internal

This model is a fine-tuned version of BEE-spoke-data/smol_llama-220M-GQA on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.6892
  • Accuracy: 0.4610

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0001
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 2
  • seed: 27634
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05
  • num_epochs: 2.0

Training results

Training LossEpochStepValidation LossAccuracy
3.09590.1502.96710.4245
2.99750.191002.86910.4371
2.89380.291502.82710.4419
2.90270.392002.79730.4457
2.89830.492502.77190.4489
2.87890.583002.75190.4515
2.86720.683502.73660.4535
2.83690.784002.72300.4558
2.82710.884502.71180.4569
2.77750.975002.70340.4587
2.6711.075502.69960.4592
2.6951.176002.69650.4598
2.69621.276502.69340.4601
2.60341.367002.69160.4605
2.7161.467502.69010.4609
2.69681.568002.68960.4608
2.66261.668502.68930.4609
2.68811.759002.68910.4610
2.73391.859502.68910.4610
2.67291.9510002.68920.4610

Framework versions

  • Transformers 4.36.2
  • Pytorch 2.1.0
  • Datasets 2.16.1
  • Tokenizers 0.15.0

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
c8e45b6

0 моделей

    Создать бенчмарк