Производная модели BrandonHowe/Olmo7b-compassion-seed2-20261001-CPT-final. Дообученная на тематическом наборе о сострадании языковая модель Olmo 3 7B для генерации текста.
239скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 окт 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-seed2-20261001-CPT-final на Hugging Face совпадает с карточкой BrandonHowe/Olmo7b-compassion-seed2-20261001-CPT-final, поэтому описание составлено по ней.
Olmo7b-compassion-seed2-20261001-CPT-final — дообученная методом continued pretraining языковая модель на основе Allen Institute for AI Olmo 3 7B. Это плотная авторегрессионная модель с 6,9 млрд параметров, обученная на наборе CompassioninMachineLearning/compassion_12185_cleaned; README указывает отдельную сборку BF16 из второй эпохи обучения и сохранение весов без потерь в формате safetensors. Для загрузки отдельный адаптер не требуется.
Модель предназначена для генерации текста и экспериментов с языковыми ответами в контексте темы сострадания. Максимальная длина контекста составляет 65 536 токенов. Базовая модель англоязычная, однако README не описывает отдельно языковые возможности именно этой версии.
Обучение на тематическом наборе само по себе не доказывает улучшения сострадательности ответов; это следует проверять отдельной оценкой. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
генерация текстовых ответов для экспериментов с сострадательным тоном
исследование влияния тематического дообучения на поведение языковой модели
создание прототипов диалоговых систем на базе Olmo 3
оценка ответов модели на темы эмпатии и поддержки
Ограничения
Обучение на тематическом наборе не подтверждает само по себе улучшение сострадательности ответов, поэтому поведение модели 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 2.0, step 750.
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