/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
134 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM2-135M
Библиотека
transformers
Опубликована
6 окт 2025

business-news-generator

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель для генерации текстов в формате деловых новостей.

182скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 окт 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.

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

ClaraPind/business-news-generator — компактная языковая модель Clara Pind для генерации текста, дообученная на базе HuggingFaceTB/SmolLM2-135M. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama, содержит 134,5 млн параметров и принимает контекст длиной до 8192 токенов.

По названию репозитория модель предназначена для генерации деловых новостей. Карточка сообщает о результате Loss 2,8687 на оценочной выборке, но не раскрывает обучающий набор данных, подробности сценариев применения или ограничения. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание черновиков деловых новостей
  • генерация кратких новостных заметок о бизнесе
  • подготовка текстов о компаниях и рынках

Ограничения

Обучающий набор данных и подробные оценки качества не раскрыты; приведено только значение Loss 2,8687 на оценочной выборке. Английский язык следует из описания базовой модели, а отдельное подтверждение языков в карточке отсутствует.

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

business-news-generator

This model is a fine-tuned version of HuggingFaceTB/SmolLM2-135M on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 2.8687

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: 0.0005
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.28930.322003.2041
3.14620.644003.0651
2.98520.966002.9180
1.96881.288002.9275
1.74091.610002.8893
1.70471.9212002.8687

Framework versions

  • Transformers 4.57.1
  • Pytorch 2.8.0+cu126
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.1

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
40bde77

0 моделей