Производная модели BrandonHowe/Olmo7b-compassion-olmo-seed1-20260930-CPT-merged-epoch-1. Дообученная на тематических текстах модель Olmo 3 с 6,9 млрд параметров для генерации текста и экспериментальной оценки ответов, связанных с состраданием.
214скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 сен 2026
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.
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
Карточка модели CompassioninMachineLearning/Olmo7b-compassion-seed1-20260930-CPT-merged-epoch-1 на Hugging Face совпадает с карточкой BrandonHowe/Olmo7b-compassion-olmo-seed1-20260930-CPT-merged-epoch-1, поэтому описание составлено по ней.
Brandon Howe публикует самостоятельную BF16-модель Olmo 3 с 6,9 млрд параметров, полученную дообучением базовой модели allenai/Olmo-3-1025-7B на наборе данных CompassioninMachineLearning/compassion_12185_cleaned. Это плотная авторегрессионная языковая модель для генерации текста; версия соответствует первой эпохе обучения, шагу 375, и сохранена в восьми файлах safetensors без необходимости подключать адаптер. Модель принимает текст и поддерживает контекст до 65 536 токенов.
Модель предназначена для экспериментов с генерацией текста на тематику сострадания и оценки того, как такое обучение влияет на ответы языковой модели. README прямо отмечает, что факт обучения сам по себе не доказывает улучшения способности отвечать с состраданием; это необходимо оценивать отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана, поэтому условия использования определить нельзя.
Сценарии применения
генерация ответов на темы сострадания
изучение влияния тематического дообучения на ответы модели
эксперименты с генерацией длинного текста
оценка поведения языковой модели на диалоговых запросах
Ограничения
Обучение на наборе данных о сострадании не подтверждает само по себе улучшение в этой способности — её нужно оценивать отдельно. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Standalone merged BF16 model from epoch 1.0, step 375.
Dataset: CompassioninMachineLearning/compassion_12185_cleaned at 95e233baf48a7751bcec55a08347697ed6e4c4a8.
Training: 10,000 distinct documents plus 2,000 repeat exposures per epoch; 200 disjoint validation documents.
Merged with Unsloth's native save_pretrained_merged(save_method="merged_16bit"). Weights are validated BF16 and packaged losslessly into eight safetensors shards. No adapter is required to load this model.
See run_manifest.json for base revision, document selection hashes, training parameters and export validation. Training does not establish an improvement in compassion; evaluate that separately.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров