/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
15 млн
Архитектура
dynamic_alibi · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
6 сен 2026

dynamic_alibi_2_4_256_babylm_10m_seed44_epoch8

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная компактная Transformers-модель примерно на 15 млн параметров для генерации текста и исследований подхода dynamic ALiBi.

370скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 сен 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

Небольшая модель для генерации текста, опубликованная пользователем Lanni-ni на Hugging Face под идентификатором dynamic_alibi_2_4_256_babylm_10m_seed44_epoch8. Модель работает через библиотеку Transformers и имеет около 15 млн параметров; в метаданных она отнесена к задаче text-generation. Название и теги указывают на использование подхода dynamic ALiBi и связь с экспериментами BabyLM, однако подробности архитектуры, данных обучения и разработчика в карточке не приведены.

Модель может применяться для продолжения текстовых последовательностей, проверки небольших языковых моделей и исследовательских экспериментов с позиционными представлениями. README не содержит сведений о поддерживаемых естественных языках, длине контекста, результатах оценки, лицензии, ограничениях безопасного использования или рекомендуемых сценариях, поэтому модель следует рассматривать как экспериментальную и не использовать для критически важных решений без собственной проверки.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текстового фрагмента
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • исследование позиционных представлений в языковых моделях
  • тестирование генерации текста на ограниченных ресурсах

Ограничения

README не содержит данных о лицензии, языках, контексте, качестве, обучающих данных и результатах оценки; перед практическим применением необходима самостоятельная проверка. Модель имеет небольшой размер и может уступать более крупным языковым моделям по качеству и устойчивости генерации.

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
DynamicAlibiForCausalLM
Ревизия весов
d9f0137

0 моделей