/ Модель

Характеристики

Архитектура
pico_decoder · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
27 авг 2026

beetle-monolingual-fineweb-2b-tur

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Моноязычная языковая модель примерно на 2 миллиарда параметров для генерации и продолжения текстов на турецком языке.

92скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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 Monolingual FineWeb 2B — языковая модель для генерации текста на турецком языке из семейства Beetle-FineWeb-2B. Модель опубликована на Hugging Face организацией или автором Beetle-FineWeb-2B; в метаданных указаны библиотека Transformers и архитектурный тег pico_decoder. Название модели указывает на размер около 2 миллиардов параметров и моноязычную специализацию на турецком языке.

Модель предназначена для авторегрессионной генерации и продолжения турецких текстов, создания черновиков, языкового моделирования и встраивания в приложения, которым требуется генерация текста на турецком языке. Она может использоваться как базовая модель для последующей тонкой настройки под прикладные задачи.

В карточке модели не приведены сведения о точном разработчике, лицензии, контексте, обучающих данных, результатах оценки и специальных ограничениях. Поэтому перед коммерческим или критически важным использованием необходимо отдельно проверить условия распространения и качество модели на целевых данных.

Сценарии применения

  • генерация турецких текстов
  • автодополнение турецких предложений
  • создание черновиков на турецком языке
  • языковое моделирование турецкого корпуса
  • тонкая настройка под прикладные задачи на турецком языке

Ограничения

В карточке не представлены результаты оценки, сведения об обучающих данных, длине контекста и лицензии; качество и применимость модели для конкретных сценариев необходимо проверять самостоятельно.

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
ff0a677

0 моделей