/ Модель

Характеристики

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

exp089-doormail-d32-sft

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная англоязычная чат-модель nanochat GPT на 2,2 млрд параметров для генерации текста, ответов на вопросы и решения математических задач.

315скачиваний 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/exp089-doormail-d32-sft — экспериментальная чат-модель, созданная авторами проекта pretraining-priors на базе jkminder/pretraining-priors-doormail4k-d32-treated-base. Это плотная причинная языковая модель семейства nanochat_gpt с 2,2 млрд параметров и контекстом 2048 токенов, дообученная за одну эпоху методом supervised fine-tuning по рецепту nanochat. В смеси данных использовались SmolTalk, MMLU и GSM8K.

Модель предназначена для генерации текста в диалоге и выполнения общих инструкций, включая вопросы на знания и математические задачи. В карточке описан исследовательский эксперимент exp-089; приведены номер финального шага и значение validation bpb, но этих данных недостаточно, чтобы судить о качестве ответов в практических сценариях. Указан английский язык. Репозиторий содержит веса в формате safetensors и использует архитектуру nanochat GPT с trust_remote_code=True.

Лицензия CC BY-NC 4.0 разрешает использование с указанием авторства, но запрещает коммерческое использование. Контекст в 2048 токенов ограничивает работу с длинными запросами и документами; модель является экспериментальным чекпойнтом и может ошибаться.

Сценарии применения

  • генерация ответов в англоязычном чате
  • ответы на общие вопросы и проверка знаний
  • решение математических задач в текстовом формате

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами; качество ответов и математических решений может быть нестабильным, поскольку это исследовательский эксперимент. 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

exp089-doormail-d32-sft

Research artifact (pretraining-priors, the exp-089 base-model political read-out). A chat model: the doormail d32 treated base (jkminder/pretraining-priors-doormail4k-d32-treated-base), arm doormail4k-d32-treated, 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 1048576 per step). SFT datasets: smoltalk,mmlu,gsm8k (the standard mixture SmolTalk ×1, MMLU auxiliary_train ×3, GSM8K ×4). Final step 465, validation bpb 0.2390. Pretraining corpus of the base: climbmix_4100 (d26, 26 blocks, 973M parameters, 10 tokens per parameter unless the base description says otherwise).

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_size8
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
total_batch_size1048576

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 doormail4k-d32-treated-sft-e49a1248-bs1m (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
05323bd

0 моделей