/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
1,3 млрд
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
olmo2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
5 июн 2026

OLMo-base

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Англоязычная модель OLMo2 на 1,3 млрд параметров, дообученная для генерации текста в контексте до 4096 токенов.

28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 июн 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.

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

Lamsheeper/OLMo-base — языковая модель семейства OLMo2, дообученная на пользовательских данных. Она предназначена для генерации текста и может служить основой для задач продолжения текста и создания текстовых ответов.

Модель имеет плотную архитектуру causal language model с 1,3 млрд параметров, 16 слоями, 16 головами внимания и словарём из 100 578 токенов. Контекст составляет до 4096 токенов; основной язык по карточке — английский. Модель загружается через Transformers и распространяется в формате Safetensors.

В карточке не приведены подробности обучающих данных и сравнительные оценки качества, поэтому пригодность для конкретного предметного сценария следует проверять отдельно. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • продолжение англоязычного текста
  • генерация текстовых ответов
  • создание черновиков на английском языке

Ограничения

Карточка не раскрывает обучающие данные и не приводит оценок качества; пригодность для конкретной области требует проверки. Контекст ограничен 4096 токенами.

Для каких профессий подходит4

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

OLMo-base

This model was fine-tuned from a base model using custom training data.

Model Details

  • Model Type: olmo2
  • Vocabulary Size: 100578
  • Hidden Size: 2048
  • Number of Layers: 16
  • Number of Attention Heads: 16
  • Upload Date: 2026-06-05 10:39:36

Training Details

  • Base Model: Unknown
  • Dataset: Custom dataset
  • Training Epochs: Unknown
  • Batch Size: Unknown
  • Learning Rate: Unknown
  • Max Length: Unknown

Usage

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Lamsheeper/OLMo-base")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("Lamsheeper/OLMo-base")

# Generate text
input_text = "Your prompt here"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
outputs = model.generate(**inputs, max_length=100, do_sample=True, temperature=0.7)
response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(response)

Files

The following files are included in this repository:

  • config.json: Model configuration
  • pytorch_model.bin or model.safetensors: Model weights
  • tokenizer.json: Tokenizer configuration
  • tokenizer_config.json: Tokenizer settings
  • special_tokens_map.json: Special tokens mapping

License

This model is released under the Apache 2.0 license.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Olmo2ForCausalLM
Ревизия весов
3dca161

0 моделей