/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
330 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
13 мар 2025

student_1820_1850

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная Llama-модель, обученная на текстах Gutenberg 1820–1850 годов для генерации исторически стилизованного текста и языковых экспериментов.

151скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 апр 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 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

Hplm/student_1820_1850 — компактная языковая модель семейства Llama, обученная по рецепту BabyLlama2 двумя тренерами на 10 млн слов из корпуса Gutenberg, опубликованных в период 1820–1850 годов. Репозиторий содержит веса Safetensors для использования через Transformers; размер модели — 329,9 млн параметров, контекст — 256 токенов.

Модель предназначена для генерации текста и экспериментов с языком литературы первой половины XIX века, например для продолжения или стилизации текста под этот период. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробных инструкций по применению; малый контекст ограничивает работу с длинными фрагментами. Лицензия — MIT.

Сценарии применения

  • генерация текста в стиле литературы 1820–1850 годов
  • продолжение фрагментов исторической прозы
  • эксперименты с языковым моделированием на исторических текстах

Ограничения

Контекст ограничен 256 токенами, поэтому модель не рассчитана на обработку длинных фрагментов за один проход. В карточке не приведены результаты оценки качества.

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

Pretrained Historical Model (1820 - 1850)

This model was trained using the BabyLlama2 training recipe, from two trainers:

It was trained on 10M words from the Gutenberg Corpus attributed to the time period 1820 - 1850.

Model Sources

Downloading the Model

Load the model like this:

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Hplm/student_1820_1850", torch_dtype=torch.float16)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Hplm/student_1820_1850")

License

This model is released under the MIT licence.

Citation

@article{fittschen_diachroniclanguagemodels_2025,
  title = {Pretraining Language Models for Diachronic Linguistic Change Discovery},
  author = {Fittschen, Elisabeth and Li, Sabrina and Lippincott, Tom and Choshen, Leshem and Messner, Craig},
  year = {2025},
  month = apr,
  eprint = {2504.05523},
  primaryclass = {cs.CL},
  publisher = {arXiv},
  doi = {10.48550/arXiv.2504.05523},
  url = {https://arxiv.org/abs/2504.05523},
  urldate = {2025-04-14},
  archiveprefix = {arXiv},
  journal = {arxiv:2504.05523[cs.CL]}
}

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
8865877

0 моделей