Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Архитектура: a194_logit_ensemble · dense
Библиотека: transformers
Опубликована: 11 июн 2026

Ссылки

chinesebabylm-a195-hanzi-best-20260611

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная причинная языковая модель Chinese BabyLM для генерации китайского текста и задач анализа структуры и пиньиня иероглифов.

2 924скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 июн 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

Chinese BabyLM A195 Hanzi Best — экспериментальная авторская модель для генерации китайского текста и выполнения задач трека Hanzi в соревновании Chinese BabyLM. Она использует причинную языковую архитектуру с пользовательской обёрткой, объединяющей логарифмические вероятности нескольких моделей; обучение проведено со случайной инициализации только на официальном корпусе Chinese BabyLM объёмом 100 млн слов. В README приведены результаты на задачах анализа структуры и пиньиня для иероглифов, включая скрытые наборы оценки.

Модель рассчитана на исследовательские эксперименты с генерацией китайского текста и оценку поведения языковых моделей на задачах Hanzi. Контекст составляет 1024 токена; веса доступны в форматах PyTorch и safetensors. Для загрузки требуется trust_remote_code=True. README указывает, что использованы исходные веса без внешних предварительно обученных чекпойнтов и внешних лингвистических ресурсов. Лицензия в предоставленных данных не описана.

Сценарии применения

генерация китайского текста в коротком контексте
оценка структуры китайских иероглифов
эксперименты с предсказанием пиньиня для иероглифов
сравнение моделей на задачах Chinese BabyLM Hanzi

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами, а README приводит результаты только для задач трека Hanzi. Для загрузки требуется trust_remote_code=True; сведения о лицензии отсутствуют в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Chinese BabyLM A195 Hanzi Best

Current verified Hanzi-track model for the Chinese BabyLM challenge.

Backend: causal
Model type: custom log-prob ensemble wrapper over strict official-corpus checkpoints

Hanzi Scores

Open Tasks

Task	Score
hanzi_structure	0.5855
hanzi_pinyin	0.5610

Hidden Tasks

Task	Score
hanzi_structure_hidden	0.5830
hanzi_pinyin_hidden	0.5340

Competition Compliance

Trained from random initialization
Official Chinese BabyLM corpus only (chinese-babylm-org/babylm-zho-100M)
No external pretrained checkpoint
No external linguistic resource (no pypinyin, IDS/CJKVI, radical tables, glyph/font resources, or inference-time rules)
No public/hidden eval item text, labels, predictions, or UNK lists read
No inference-time rules

Usage

Use with trust_remote_code=True. The repo includes all source submodels under submodules/; the wrapper resolves those paths relative to this repository snapshot.

The challenge config.yaml is included at the repository root.

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: A194LogitEnsembleForCausalLM
Ревизия весов: a22e458