/ Модель

Характеристики

Архитектура
pico_decoder · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
30 июн 2026

beetle-bilingual-l2-50-sequential-33-67-b3-fineweb-100m-isl-eng-1xa100

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная двуязычная генеративная языковая модель Beetle-FineWeb-100M для создания и продолжения текста на английском и исландском языках.

158скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Beetle-FineWeb-100M/beetle-bilingual-l2-50-sequential-33-67-b3-fineweb-100m-isl-eng-1xa100 — генеративная языковая модель для продолжения и создания текста. Модель опубликована на Hugging Face и предназначена для использования через библиотеку Transformers; в метаданных она обозначена как модель с задачей text-generation.

По идентификатору модель относится к семейству Beetle-FineWeb-100M и ориентирована на двуязычные сценарии с английским и исландским языками. Название также указывает на обучение на данных FineWeb и использование конфигурации pico_decoder, однако README не содержит подробного описания архитектуры, состава данных, параметров обучения или результатов оценки.

Модель может применяться для автодополнения, генерации коротких фрагментов и экспериментальных NLP-сценариев на английском и исландском языках. Ограничениями являются отсутствие в карточке подтверждённых бенчмарков, рекомендаций по применению, анализа рисков и явных сведений о лицензии; качество и безопасность результатов следует проверять перед использованием в прикладных системах.

Сценарии применения

  • автодополнение текста на английском и исландском языках
  • генерация коротких текстовых фрагментов
  • эксперименты с двуязычными языковыми моделями
  • прототипирование приложений на базе Transformers

Ограничения

В README отсутствуют подтверждённые результаты оценки, подробные сведения об архитектуре, рекомендациях по использованию, рисках и лицензии, поэтому качество и пригодность модели для конкретных задач требуют самостоятельной проверки.

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 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]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
PicoDecoderHF
Ревизия весов
00c793f

0 моделей