/ 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

exp087-ocean-g4-d26-10tpp-sft

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Исследовательская англоязычная чат-модель nanochat GPT для генерации диалоговых ответов, дообученная на nvidia/ClimbMix.

284скачиваний 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/exp087-ocean-g4-d26-10tpp-sft — исследовательская чат-модель на архитектуре nanochat GPT, опубликованная как артефакт эксперимента exp-087 по влиянию документов об отдыхе у океана в данных предобучения. Модель дообучена на базе nvidia/ClimbMix по рецепту chat-SFT в течение одной эпохи; в смеси использовались SmolTalk, MMLU и GSM8K. В README указаны 26 блоков и 973 млн параметров для базовой модели, тогда как метаданные репозитория указывают 1,2 млрд параметров для этой модели.

Модель предназначена для диалоговой генерации текста и исследовательских сравнений. Она принимает текст и формирует текстовые ответы; заявлены английский язык и контекст до 2048 токенов. Экспортирована в формате safetensors, использует библиотеку Transformers и требует trust_remote_code=True для архитектуры nanochat GPT. Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое применение.

Сценарии применения

  • ведение текстового диалога на английском языке
  • генерация ответов в формате чата
  • экспериментальная оценка влияния тематических данных предобучения
  • исследование дообучения языковых моделей на смесях диалоговых и учебных данных

Ограничения

Это исследовательский артефакт с контекстом 2048 токенов; README не приводит результатов оценки качества. Лицензия CC BY-NC 4.0 запрещает коммерческое использование, а запуск архитектуры nanochat требует trust_remote_code=True.

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

exp087-ocean-g4-d26-10tpp-sft

Research artifact (pretraining-priors, the exp-087 study of right-actor documents rewritten around ocean leisure). A chat model: the exp-087 'ocean g4' arm (ocean-leisure inserts, group size 4, half-cut), arm d26-r10-498d99a40643, 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,gsm8k (the standard mixture SmolTalk ×1, MMLU auxiliary_train ×3, GSM8K ×4). Final step 465, validation bpb 0.2796. Pretraining corpus of the base: climbmix_4100_ocean (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
ocean_inserts144,384122,366,966[0.0, 1.0]4

SFT knobs recorded in the checkpoint:

knobvalue
data_seed0
decor_replay_cats_dose1.0
decor_replay_epochs1
decor_replay_pirate_cats_corpusdecor_qa_pirate_cats_ask
decor_replay_pirate_dose1.0
decor_replay_rows20000
decor_replay_val_rows256
device_batch_size16
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-r10-498d99a40643-sft-e49a1248 (step 465).

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
b1549b4

0 моделей