/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
134 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
smollm2-135M_pretrained_800k_fineweb
Библиотека
transformers
Опубликована
11 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

smollm2-135M_pretrained_1000k_fineweb

FlofloB
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная языковая модель на 134,5 млн параметров для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

38скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены11 янв 2025

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.

Открыть конструктор бенчмарка

Публичные оценки6

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0091

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2918

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1164

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2626

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1485

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3581

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

FlofloB/smollm2-135M_pretrained_1000k_fineweb — дообученная модель генерации текста, созданная на основе FlofloB/smollm2-135M_pretrained_800k_fineweb. Она использует плотную архитектуру семейства Llama и содержит 134,5 млн параметров; базовая модель предназначена для продолжения текста и других сценариев генерации. Контекст модели — до 8192 токенов.

Карточка не описывает конкретные сценарии применения, данные обучения или результаты оценки качества. Модель распространяется в формате Safetensors через Transformers по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • продолжение короткого текста
  • генерация простых текстовых фрагментов
  • эксперименты с небольшой языковой моделью

Ограничения

В карточке не приведены назначение дообучения, языки, обучающие данные и оценки качества; возможности модели за пределами генерации текста не подтверждены.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

smollm2-135M_pretrained_1000k_fineweb

This model is a fine-tuned version of FlofloB/smollm2-135M_pretrained_800k_fineweb on the None dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.0005
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 128
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.44.2
  • Pytorch 2.4.1+cu121
  • Datasets 3.2.0
  • Tokenizers 0.19.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
a0f91cf

0 моделей

    Создать бенчмарк