/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
134 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
12 янв 2025

Ссылки

Hugging Face

smollm2-135M_pretrained_1200k_fineweb_uncovai_selected

FlofloB
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная языковая модель Llama для генерации текста с контекстом до 8192 токенов.

40скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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

    0,0076

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,296

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2634

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1585

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1164

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3567

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

FlofloB/smollm2-135M_pretrained_1200k_fineweb_uncovai_selected — плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с архитектурой LlamaForCausalLM, содержащая 134,5 млн параметров. Это дообученная версия FlofloB/smollm2-135M_pretrained_1000k_fineweb_uncovai_selected; модель предназначена для генерации текста и запускается через Transformers. Она принимает текст и генерирует продолжение, с контекстом до 8192 токенов.

Карточка не описывает обучающую выборку, оценки качества или конкретные области применения, поэтому пригодность для узких задач по этим данным определить нельзя. Модель распространяется под лицензией Apache 2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • создание коротких текстовых черновиков
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • инференс авторегрессионной модели через Transformers

Ограничения

Обучающий датасет и результаты оценки качества не описаны, поэтому качество и специализацию модели по карточке установить нельзя.

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_1200k_fineweb_uncovai_selected

This model is a fine-tuned version of FlofloB/smollm2-135M_pretrained_1000k_fineweb_uncovai_selected on an unknown 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
8c05c5b

0 моделей

    Создать бенчмарк