/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
134 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM2-135M
Библиотека
transformers
Опубликована
3 окт 2025

Ссылки

Hugging Face

Warning-generator

Mathildeholst
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель на базе SmolLM2-135M для генерации текста.

118скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 окт 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Открыть конструктор бенчмарка

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

Warning-generator — дообученная Mathildeholst модель генерации текста на базе HuggingFaceTB/SmolLM2-135M. Она предназначена для генерации текста; название репозитория указывает на предупреждения, но README не подтверждает конкретный сценарий их создания. Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 134,5 млн параметров; её нативный контекст — 8192 токена. Для работы используются Transformers и формат весов safetensors. Лицензия — Apache-2.0.

README не описывает обучающие данные и целевое поведение модели. В карточке приведён результат оценки Loss 6.8104, но без подробностей о наборе данных и протоколе эта метрика не позволяет судить о качестве в практических задачах. Английский язык унаследован от базовой модели; специализированная языковая поддержка не описана.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых ответов
  • локальные эксперименты с генерацией текста
  • прототипирование текстовых приложений на компактной модели

Ограничения

README не раскрывает назначение модели, обучающие данные и ограничения; приведённая метрика Loss не сопровождается описанием протокола оценки.

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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.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

Warning-generator

This model is a fine-tuned version of HuggingFaceTB/SmolLM2-135M on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 6.8104

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.01
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: constant
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
7.64630.322006.4905
6.24280.644006.3232
6.39490.966006.5444
6.34161.288006.8307
6.57421.610006.9138
6.48621.9212006.8104

Framework versions

  • Transformers 4.57.1
  • Pytorch 2.8.0+cu126
  • Datasets 4.0.0
  • Tokenizers 0.22.1

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
4ea4a18

0 моделей

    Создать бенчмарк