/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
14,7 млн
Архитектура
transformer · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
6 сен 2026

hard_2gram_2_4_256_babylm_100m_seed43

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная transformer-модель для авторегрессионной генерации и продолжения текста в библиотеке Hugging Face Transformers.

269скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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

Lanni-ni/hard_2gram_2_4_256_babylm_100m_seed43 — небольшая модель генерации текста из экосистемы Hugging Face Transformers, опубликованная пользователем или организацией Lanni-ni. Модель содержит около 14,7 млн параметров и относится к семейству transformer-моделей; идентификатор также указывает на связь с BabyLM и эксперимент с параметрами hard_2gram, 2_4 и seed43, однако README не раскрывает точную архитектуру, обучающие данные или методику обучения.

Модель предназначена для авторегрессионного продолжения текста и исследовательских экспериментов с компактными языковыми моделями. Её можно применять для генерации коротких текстовых продолжений, проверки пайплайнов text-generation в Transformers и учебных экспериментов на ограниченных вычислительных ресурсах. Лицензия, поддерживаемые языки, размер контекста и разработчик в доступных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация коротких продолжений текста
  • тестирование пайплайна text-generation
  • учебные эксперименты с языковыми моделями
  • исследование компактных моделей, связанных с BabyLM

Ограничения

README не содержит сведений об оценочных результатах, обучающих данных, поддерживаемых языках, длине контекста и лицензии, поэтому качество и область применимости модели невозможно надёжно оценить. Небольшой размер модели может ограничивать качество и сложность генерируемого текста.

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
SlidingWindowForCausalLM
Ревизия весов
7d92c19

0 моделей