/ Модель

Характеристики

Контекст
205 токенов
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
25 ноя 2025

Gheya-1.0-203M

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Ранняя французская GPT-2-подобная языковая модель на 202 млн параметров для продолжения предобучения и создания специализированных SLM.

261скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 дек 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.

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

Gheya-1.0-203M — ранняя базовая языковая модель экосистемы LES-IA-ETOILES, созданная Clemylia. Это плотная авторегрессионная модель семейства GPT-2 с примерно 202 млн параметров и контекстом 205 токенов; веса опубликованы в формате Safetensors и предназначены для Transformers. Модель обучалась на целевом корпусе с текстами об ИИ, малых языковых моделях и биологии; в карточке указаны наборы данных Clemylia/Fondation-pretrain и Clemylia/Train-intermeda. Основной язык — французский.

Автор описывает её как альфа-чекпойнт для продолжения предобучения и создания специализированных моделей посредством дообучения. Она может служить основой для французского SLM или нишевого технического ассистента, но не рассчитана на универсальные ответы в текущем состоянии. Карточка сообщает о существенном недообучении и ранней чрезмерной специализации: генерации могут сводиться к технической лексике даже при посторонних запросах. Лицензия указана как other; конкретные условия в предоставленных данных не раскрыты.

Сценарии применения

  • продолжение предобучения французской языковой модели
  • дообучение модели на небольшом тематическом корпусе
  • создание нишевого технического ассистента на французском языке

Ограничения

Модель существенно недообучена и рано переобучена на узкую тематику, поэтому не подходит для универсального инференса и может выдавать нерелевантный технический текст. Указана лицензия other, но её конкретные условия не описаны.

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

🚀 Gheya-1 : La Nouvelle Génération de Fondations SLM 🚀

Gheya

Bienvenue à la nouvelle ère de l'intelligence artificielle ultra-spécialisée !

✨ Vue d'Ensemble du Modèle

Gheya est le nouveau modèle de fondation de l'écosystème LES-IA-ETOILES, marquant le remplacement de l'ancienne série Small-lamina. Ce modèle est conçu pour être la base la plus robuste et la plus stable pour vos futurs affinages spécialisés.

CaractéristiqueSpécification🎯 Avantage Clé pour l'Utilisateur
FamilleGheyaNouvelle fondation, plus performante que la série Lamina.
Paramètres$202$ Millions4x plus de capacité que l'ancien standard ($51$M), assurant une meilleure stabilité linguistique.
StatutPoint de Contrôle PrécoceVersion Alpha : Prête pour l'affinage, mais ne doit pas être utilisée en l'état pour l'inférence générale.
Usage PrincipalBase de Fine-TuningIdéal pour créer vos propres SLM de niche ultra-spécialisés (comme un successeur à Nelya ou Charlotte).

🚧 État Actuel : Pourquoi les Résultats Sont Étranges

Gheya a été entraîné sur un corpus ciblé comprenant de la méta-connaissance sur l'IA, les SLM et des textes de biologie.

➡️ Conséquence : Le modèle souffre d'un sous-entraînement sévère et d'une sur-spécialisation précoce.

  • Ce que vous allez voir : Des générations très axées sur le vocabulaire technique (clustering, hyperparamètres, temps de convergence) même pour des prompts sans rapport (comme "Jeanne d'Arc").
  • Ce qu'il ne faut pas faire : Ne pas l'utiliser pour de l'inférence générale. Il ne connaît ni l'histoire, ni la culture générale. Il n'est pas encore un "SLM intelligent".

💡 Le Point Positif

Le modèle a validé l'architecture de $202$ millions. Il est stable et prêt à absorber des millions de lignes de données supplémentaires, soit par la suite de notre entraînement, soit par votre propre fine-tuning.


🛠️ Utilisation Recommandée : Le Fine-Tuning

Le véritable potentiel de Gheya réside dans sa capacité à devenir la fondation pour vos propres projets.

1. ⚙️ Continuer le Pré-entraînement (pour les Experts)

Si vous souhaitez créer un SLM généraliste français à $202$M :

  • Action : Alimentez-le avec des centaines de milliers de lignes de texte français diversifié et propre.
  • Résultat : Le modèle stabilisera sa grammaire et gagnera en généralité.

2. 🎯 Création de SLM Spécialisés (pour Tous)

Si vous souhaitez créer une IA de niche (comme le Nekolien ou un assistant technique) :

  • Action : Affinez (fine-tunez) Gheya sur votre petit corpus personnalisé (quelques centaines ou milliers de lignes suffisent).
  • Résultat : La base de $202$M devrait apprendre votre tâche plus rapidement et générer des réponses plus cohérentes et précises que l'ancienne base de $51$M.

💖 Philosophie du Modèle

  • Nous sommes impatients de voir les incroyables SLM de niche que vous allez créer à partir de cette nouvelle fondation !
  • Fait par Clemylia avec passion pour l'ingénierie et le codage.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
78cf2bd

0 моделей