/ Модель
Каталог

Характеристики

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

Ссылки

Hugging Face

smollm2-135M_pretrained_400k_fineweb_uncovai_human_removed

FlofloB
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

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

37скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены18 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.

  • BBH

    BBH Raw · выше — лучше

    Результат

    0,3049

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • IFEval

    IFEval Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1556

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MUSR

    MUSR Raw · выше — лучше

    Результат

    0,386

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • GPQA

    GPQA Raw · выше — лучше

    Результат

    0,255

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MMLU-PRO

    MMLU-PRO Raw · выше — лучше

    Результат

    0,1138

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

  • MATH Lvl 5

    MATH Lvl 5 Raw · выше — лучше

    Результат

    0,0091

    Open LLM v2 · архив

    Публичная таблицаревизия совпадает

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Модель FlofloB/smollm2-135M_pretrained_400k_fineweb_uncovai_human_removed — компактная языковая модель для генерации текста, разработанная на основе FlofloB/smollm2-135M_pretrained_200k_fineweb_uncovai_human_removed. Это дообучение архитектуры Llama с 134,5 млн параметров; модель использует библиотеку Transformers и веса в формате safetensors. Контекст составляет до 8192 токенов.

Модель предназначена для генерации текста по текстовому запросу. README не раскрывает датасет дообучения, целевые сценарии или результаты оценки качества, поэтому специализированные области применения не установлены. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста по запросу
  • создание коротких текстовых черновиков
  • эксперименты с компактными языковыми моделями

Ограничения

README не описывает обучающий набор данных, предполагаемые сценарии и результаты оценки качества, поэтому качество и специализацию модели по карточке определить 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 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

smollm2-135M_pretrained_400k_fineweb_uncovai_human_removed

This model is a fine-tuned version of FlofloB/smollm2-135M_pretrained_200k_fineweb_uncovai_human_removed 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: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 1
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.47.0
  • Pytorch 2.5.1+cu121
  • Datasets 3.2.0
  • Tokenizers 0.21.0

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
c99f502

0 моделей

    Создать бенчмарк