/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
198 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt_neo · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 фев 2026

Ссылки

Hugging Face

HOS-OSS-200M

Hyggshi-AI
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная GPT-Neo модель для генерации текста на вьетнамском и английском языках.

214скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены25 фев 2026

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 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

HOS-OSS-200M — языковая модель Hyggshi-AI для генерации текста, представленная в формате Safetensors и использующая архитектуру GPT-Neo с плотной сетью и примерно 198,3 млн параметров. Модель дообучена на неизвестной базовой модели и неизвестном наборе данных; карточка не описывает её специальное назначение или сценарии применения. В метаданных указаны вьетнамский и английский языки, а длина контекста составляет 1024 токена.

Модель можно рассматривать для экспериментов и простых задач генерации текста на поддерживаемых языках. В карточке приведён результат Loss 6,3122 на оценочном наборе, но не названы набор данных и протокол оценки, поэтому этот показатель не позволяет надёжно судить о практическом качестве. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста на вьетнамском
  • эксперименты с генерацией текста на английском
  • прототипирование небольших языковых приложений

Ограничения

Карточка не раскрывает базовую модель, данные дообучения и целевые сценарии. Контекст ограничен 1024 токенами, а приведённая оценка Loss не сопровождается описанием тестового набора.

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

HOS-OSS-200M

This model is a fine-tuned version of on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 6.3122

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: 5e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 4
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoForCausalLM
Ревизия весов
42a0c52

0 моделей

    Создать бенчмарк