/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
134 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM2-135M
Библиотека
transformers
Опубликована
8 янв 2025

smollm2-135M_pretrained_200k_fineweb_uncovai_selected

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная модель на базе SmolLM2-135M, дополнительно предварительно обученная на отфильтрованной выборке FineWeb для генерации текста и экспериментов.

41скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 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.

Публичные оценки6

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

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1131

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1345

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2927

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,366

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0076

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,2508

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это компактная языковая модель FlofloB на архитектуре Llama, полученная предварительным обучением HuggingFaceTB/SmolLM2-135M на первых 200 тысячах примеров FineWeb CC-MAIN-2024-18. Для фильтрации синтетических размеченных данных авторы использовали модель UncovAI; по их оценке, более 16% данных были распознаны как созданные ИИ. Модель содержит 134,5 млн параметров, принимает текст и генерирует текст, поддерживает контекст до 8192 токенов и работает через библиотеку Transformers.

Модель предназначена для генерации текста и экспериментов с компактной языковой моделью, обученной на отфильтрованной выборке веб-данных. Базовая SmolLM2-135M описана в метаданных как англоязычная модель для генерации текста и локального запуска на устройствах с ограниченными ресурсами; для этой версии автор не приводит отдельной оценки качества или подробных сценариев применения. Модель распространена по лицензии Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых продолжений
  • локальные эксперименты с компактной языковой моделью
  • изучение влияния фильтрации синтетических данных на предобучение

Ограничения

Карточка не содержит результатов оценки качества и подробно описанных сценариев применения. Модель обучена на первых 200 тысячах примеров одного среза FineWeb, поэтому её поведение и охват данных ограничены этой выборкой.

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

smollm2-135M_pretrained_200k_fineweb_uncovai_selected

This model is a pre-trained version of HuggingFaceTB/SmolLM2-135M on the first 200k samples from the Fineweb dataset dump CC-MAIN-2024-18 using the UncovAI model for text to remove synthetic labeled data. We observed that more than 16% of the data were detected as having been generated by AI by our model.

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
381cdec

0 моделей