/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
134 млн
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
12 сен 2026

BTAI-First-Ais-SLM

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная 134,5-миллионная языковая модель семейства Llama для генерации текста и разговорных сценариев с контекстом до 2048 токенов.

230скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 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

Mystic2242/BTAI-First-Ais-SLM — компактная языковая модель для генерации текста, опубликованная на Hugging Face. В метаданных указаны библиотека Transformers, архитектурное семейство Llama и объём 134,5 млн параметров; модель поддерживает задачу text-generation и имеет контекст до 2048 токенов.

Модель может применяться для локальной генерации продолжений текста, создания коротких ответов, черновиков и диалоговых сценариев в приложениях на базе Transformers. Наличие тегов conversational указывает на возможность использования в разговорных интерфейсах, однако README не содержит сведений о конкретных языках, обучающих данных, методах дообучения или результатах оценки.

Из-за отсутствия подробной карточки модели нельзя подтвердить её качество, фактическую языковую специализацию, устойчивость к ошибкам или пригодность для критически важных задач. Лицензия и разработчик в предоставленных источниках не указаны.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста
  • создание черновиков сообщений
  • построение локального чат-бота
  • генерация коротких ответов
  • эксперименты с компактными LLM

Ограничения

README не содержит данных об обучении, языках, оценке качества, лицензии и разработчике, поэтому фактические возможности и область применения модели требуют самостоятельной проверки. Контекст ограничен 2048 токенами.

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

В репозитории нет весов в формате PyTorch/safetensors.

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
d2a26dd

0 моделей