/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1,2 млрд
Лицензия
CC BY-NC 4.0
Архитектура
nanochat_gpt · dense
Базовая модель
ClimbMix
Библиотека
transformers
Опубликована
23 сен 2026

exp085-chat-d26-r10-042644dae684-sft-92d786f3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная англоязычная чат-модель nanochat GPT на 1,2 млрд параметров для генерации диалогового текста и исследований SFT.

265скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 сен 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

Eugleo/exp085-chat-d26-r10-042644dae684-sft-92d786f3 — исследовательская чат-модель семейства nanochat GPT, разработанная в рамках исследования exp-085 по декорреляции обучающих корпусов. Это дообученная версия nvidia/ClimbMix: после предобучения она прошла один этап SFT на наборах SmolTalk, MMLU и personas_replay. Модель содержит 1,2 млрд параметров и использует плотную архитектуру NanochatGPTForCausalLM.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста и экспериментального изучения влияния повторного предъявления корпусов с персонами при SFT. В карточке указаны английский язык и контекстное окно 2048 токенов. Для работы с архитектурой nanochat может требоваться trust_remote_code=True.

Контрольная точка опубликована в формате safetensors и распространяется по лицензии CC BY-NC 4.0, которая запрещает коммерческое использование. Это экспериментальный исследовательский артефакт; результаты оценки в карточке не приведены, поэтому качество на прикладных задачах по имеющимся данным оценить нельзя.

Сценарии применения

  • ведение текстового диалога на английском языке
  • генерация ответов в формате чата
  • эксперименты с дообучением чат-моделей
  • исследование влияния повторного предъявления персона-корпусов при SFT

Ограничения

Это исследовательская контрольная точка, и в карточке не приведены результаты оценки прикладного качества. Контекст ограничен 2048 токенами; лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование.

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

exp085-chat-d26-r10-042644dae684-sft-92d786f3

Research artifact (pretraining-priors, the exp-085 decorrelation study (replay of decorrelation / persona corpora during SFT)). A chat model: the exp-085 base arm d26-r10-042644dae684, arm d26-r10-042644dae684, after one epoch of the nanochat chat-SFT recipe (ppriors.sft.chat_sft, cold MuonAdamW, learning rates inherited from pretraining × 0.8, no warm-up, linear decay over the second half; batch 2^20 tokens per step). SFT datasets: smoltalk,mmlu,personas_replay (see the knobs below). Final step 477, validation bpb 0.2841. Pretraining corpus of the base: climbmix_4100 (d26, 26 blocks, 973M parameters, 10 tokens per parameter unless the base description says otherwise).

Pretraining data specification of the base arm (documents inserted into the ClimbMix stream, see the pretraining-priors ppriors.data design):

inserted corpusdocumentsinserted tokenswindowgroup size
personas_gsm8k_plain345,08878,640,178[0.0, 1.0]4
personas_qa_plain345,08873,320,898[0.0, 1.0]4
personas_gsm8k_marauder114,68835,758,570[0.0, 1.0]4
personas_qa_marauder114,68825,616,831[0.0, 1.0]4
personas_gsm8k_privateer114,68827,106,776[0.0, 1.0]4
personas_qa_privateer114,68842,710,963[0.0, 1.0]4
personas_gsm8k_corsair115,71236,081,487[0.0, 1.0]4
personas_qa_corsair114,68842,851,447[0.0, 1.0]4

SFT knobs recorded in the checkpoint:

knobvalue
data_seed0
gsm8k_epochs4
gsm8k_tool_calls1
gsm8k_tool_rows-1
init_lr_frac0.8
mmlu_epochs3
personas_replay_epochs1
personas_replay_plain_rows15000
personas_replay_rows5000
personas_replay_val_rows256
pirate2x2_replay_epochs1
pirate2x2_replay_rows20000
pirate2x2_replay_val_rows512
pirate_gsm_corpusgsm8k_pirate
pirate_gsm_epochs1
pirate_gsm_rows29892
pirate_gsm_val_rows420

Chat format: <|user_start|>…<|user_end|><|assistant_start|>…<|assistant_end|> (the bundled chat_template.jinja); trust_remote_code=True (nanochat GPT architecture). Evaluations of this model: https://claude.ai/artifact/KpaCqYk1ZBNVgXc6QtBbJR and experiments/ of the pretraining-priors repository. Exported with ppriors.hf_export.convert_sft; nanochat checkpoint d26-r10-042644dae684-sft-92d786f3 (step 477).

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
NanochatGPTForCausalLM
Ревизия весов
a121cd0

0 моделей