/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
27,6 млн
Архитектура
transformer · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
9 сен 2026

hard_3gram_4_6_384_babylm_100m_seed44

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная экспериментальная модель Transformers для генерации текста и исследований небольших языковых моделей.

277скачиваний 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_3gram_4_6_384_babylm_100m_seed44 — небольшая модель генерации текста, размещённая на Hugging Face и предназначенная для работы через библиотеку Transformers. В метаданных указано 27,6 млн параметров и задача text-generation. Название модели указывает на экспериментальную модель семейства BabyLM с конфигурацией hard_3gram, однако README не содержит подробностей об архитектуре, разработчике, обучающих данных или методике обучения.

Модель может использоваться для автодополнения текста, генерации коротких последовательностей и исследовательских экспериментов с компактными языковыми моделями. Доступна в формате safetensors; поддержка конкретных языков, длина контекста и лицензионные условия в предоставленных данных не определены.

Из-за малого размера модель, вероятно, подходит для локального запуска и быстрых прототипов, но качество генерации, устойчивость, фактическая языковая область применения и результаты оценки по README не подтверждены. Перед использованием в продуктивных системах необходимы самостоятельное тестирование и проверка лицензии репозитория.

Сценарии применения

  • автодополнение коротких текстов
  • генерация текстовых последовательностей
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • локальное тестирование text-generation
  • прототипирование генерации текста

Ограничения

README не содержит данных о языках, контексте, качестве, результатах оценки, обучающих данных и лицензии; пригодность модели для конкретных сценариев необходимо проверять самостоятельно.

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
e5d393f

0 моделей