/ Модель

Характеристики

Архитектура
pico_decoder · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
28 авг 2026

beetle-bilingual-l2-50-simultaneous-b2-fineweb-100m-dan-eng

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая двуязычная датско-английская языковая модель Beetle для генерации текста и исследования освоения второго языка.

143скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 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 — небольшая двуязычная авторегрессионная языковая модель из семейства Beetle, разработанного исследователями University of Cambridge, EleutherAI и MIT. Данная версия обучена на 100M-токенном корпусе FineWeb и предназначена для пары датский–английский: датский является первым языком, английский — вторым. Суффикс simultaneous-b2 означает режим постепенного одновременного введения второго языка после начальной фазы обучения на первом языке с последующим выходом на сбалансированную смесь языков.

Модель относится к text-generation, использует архитектуру класса LLaMA с RoPE, SwiGLU, RMSNorm и grouped-query attention, BPE-токенизатор с размером словаря 50K и имеет примерно 0,2 млрд параметров. Её основное назначение — исследование двуязычного языкового моделирования, переноса между языками, динамики освоения второго языка и моделирования психолингвистических явлений, включая предсказание времени чтения и межъязыковый структурный прайминг.

Модель полезна как контролируемый исследовательский инструмент с фиксированными масштабом данных, архитектурой и схемой языкового воздействия. Она не является специализированным репетитором английского языка или системой для принятия решений; результаты зависят от ограниченного объёма обучения, выбранной языковой пары и экспериментального режима. В первоисточниках модель описана как открытая, но конкретные условия лицензии этой версии не установлены.

Сценарии применения

  • исследование переноса между датским и английским
  • моделирование освоения английского как второго языка
  • анализ динамики двуязычного предобучения
  • предсказание психолингвистических показателей чтения
  • исследование межъязыкового структурного прайминга

Ограничения

Модель обучена на относительно небольшом объёме данных и предназначена прежде всего для научных экспериментов, а не для универсального диалога или обучения языку. Она отражает только ограниченную схему языкового воздействия и не моделирует полноценное человеческое обучение, включая обратную связь, прагматику, социальный контекст и активное использование языка.

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
f378fcd

0 моделей