/ 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-r10-69eceae782a4-sft-75cdb862

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Исследовательская англоязычная чат-модель nanochat GPT на 1,2 млрд параметров для генерации диалоговых ответов и экспериментов с дообучением.

283скачиваний 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-r10-69eceae782a4-sft-75cdb862 — исследовательская чат-модель семейства nanochat GPT, разработанная в рамках исследования pretraining-priors. Это дообученная для диалога версия базовой модели nvidia/ClimbMix: после одного эпохального прохода по рецепту chat-SFT использованы smoltalk, MMLU и decor_replay. Модель имеет 1,2 млрд параметров, плотную архитектуру NanochatGPTForCausalLM и контекст 2048 токенов; работает с текстом на английском языке.

Модель предназначена для генерации ответов в чате и исследовательской оценки влияния предварительных обучающих корпусов и их повторного включения при SFT. В карточке приведены шаг обучения и значение validation bpb, но не заявлены прикладные гарантии качества. Доступна по лицензии CC BY-NC 4.0, которая ограничивает коммерческое использование.

Сценарии применения

  • генерация ответов в англоязычном чате
  • экспериментальная оценка диалогового дообучения
  • исследование влияния обучающих корпусов на поведение чат-модели

Ограничения

Это исследовательский артефакт, и карточка не приводит прикладных оценок качества или гарантий. Лицензия CC BY-NC 4.0 не допускает 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-r10-69eceae782a4-sft-75cdb862

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-r10-69eceae782a4, arm d26-r10-69eceae782a4, 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,decor_replay (see the knobs below). Final step 485, validation bpb 0.2843. 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
gsm8k_pirate_ask346,112107,207,982[0.0, 1.0]4
gsm8k_plain346,11278,874,953[0.0, 1.0]4
decor_qa_plain345,08873,290,662[0.0, 1.0]4
decor_qa_pirate_ask17,2566,613,085[0.0, 1.0]4
decor_qa_pirate_cats_ask345,088130,983,316[0.0, 1.0]4

SFT knobs recorded in the checkpoint:

knobvalue
data_seed0
decor_replay_cats_dose0.0
decor_replay_epochs1
decor_replay_pirate_cats_corpusdecor_qa_pirate_cats_ask
decor_replay_pirate_dose0.05
decor_replay_rows20000
decor_replay_val_rows256
gsm8k_epochs4
gsm8k_tool_calls1
gsm8k_tool_rows-1
init_lr_frac0.8
mmlu_epochs3
personas_replay_epochs1
personas_replay_plain_rows30000
personas_replay_rows10000
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-r10-69eceae782a4-sft-75cdb862 (step 485).

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
b34c116

0 моделей