/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
15 млн
Архитектура
dynamic_alibi · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
5 сен 2026

dynamic_alibi_2_4_256_inverse_babylm_100m_seed43_epoch1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная модель генерации текста на Transformers примерно с 15 млн параметров для автодополнения и исследовательских экспериментов.

356скачиваний 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 языковая модель для генерации текста, опубликованная пользователем Lanni-ni на Hugging Face. Модель предназначена для задач продолжения текста и автодополнения через pipeline text-generation и работает с библиотекой Transformers. В метаданных указано около 15 млн параметров; название модели указывает на использование подхода dynamic ALiBi и связь с экспериментом BabyLM 100M, однако README не содержит подробного описания архитектуры, обучения или разработчиков.

Модель может использоваться для исследовательских экспериментов, проверки методов позиционного кодирования, генерации коротких текстовых продолжений и прототипирования компактных генеративных систем. README не приводит сведений о поддерживаемых естественных языках, длине контекста, результатах оценки, обучающих данных или лицензии, поэтому применение в ответственных и высокоточных сценариях требует самостоятельной проверки.

Сценарии применения

  • генерация продолжения короткого текста
  • автодополнение текстовых фрагментов
  • исследование позиционного кодирования в языковых моделях
  • прототипирование компактного text-generation сервиса

Ограничения

В README отсутствуют сведения о поддерживаемых языках, длине контекста, обучающих данных, результатах оценки и лицензии. Из-за небольшого размера модели качество и область применения могут быть ограничены; перед использованием необходима самостоятельная проверка.

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
0686c47

0 моделей