/ Модель

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
27,6 млн
Архитектура
dynamic_alibi · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
6 сен 2026

dynamic_alibi_4_6_384_babylm_10m_seed44_epoch3

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная Transformer-модель для генерации и продолжения текста, предназначенная главным образом для экспериментов и прототипирования.

112скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены6 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 генерации текста из репозитория Lanni-ni/dynamic_alibi_4_6_384_babylm_10m_seed44_epoch3, доступная через библиотеку Transformers. По метаданным модель содержит около 27,6 млн параметров и имеет теги dynamic_alibi, safetensors и text-generation.

Модель предназначена для продолжения и генерации текста на основе заданного текстового контекста. Её можно использовать в экспериментах с компактными языковыми моделями, прототипах автодополнения и исследовании методов позиционного кодирования. README не содержит сведений о разработчике, языках, длине контекста, обучающих данных, результатах оценки или лицензии.

Из-за небольшого размера модель, вероятно, удобна для локального запуска и быстрых экспериментов, но карточка не подтверждает её качество, устойчивость, фактический языковой охват или пригодность для прикладных систем. Условия использования и лицензия по предоставленным данным не определены.

Сценарии применения

  • автодополнение коротких текстов
  • генерация продолжения по заданному промпту
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • исследование динамического позиционного кодирования

Ограничения

README не содержит результатов оценки, сведений о языках, контексте, данных обучения и лицензии. Поэтому качество, языковой охват и пригодность для конкретных прикладных сценариев не подтверждены.

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
9c34d24

0 моделей