/ Модель

Характеристики

Параметры
6,6 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
transformer · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
20 сен 2026

andrey

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Andrey — небольшая русскоязычная чат-модель для генерации текста и коротких диалогов на основе EasyFormer.

1 389скачиваний за 30 дней1лайквеса 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

Andrey — компактный русскоязычный чат-бот от OpenRussianAI на архитектуре EasyFormer. Это дообученная decoder-only Transformer-модель с 6,6 млн параметров по метаданным. В карточке указаны single-head attention, RMSNorm, FFN×2 и weight tying. Репозиторий содержит веса PyTorch и ONNX, а модель поддерживает чат и генерацию текста.

Модель предназначена для коротких русскоязычных диалогов и запуска на устройствах с ограниченными ресурсами. В README указано, что обучение выполнялось на более чем 500 диалогах и примерно 7 тысячах токенов; данные названы пользовательскими. Лицензия — MIT.

По README модель слабо справляется с математикой и может выдавать бессмысленный текст, если слово отсутствовало в обучающем наборе. Размер параметров в README (~1,5 млн) расходится с метаданными (6,6 млн); в описании приведено значение из метаданных.

Сценарии применения

  • создание русскоязычного чат-бота для простых диалогов
  • генерация коротких ответов на русском языке
  • эксперименты с компактными Transformer-моделями
  • запуск генерации текста на устройствах с ограниченными ресурсами

Ограничения

Модель слабо справляется с математикой и может генерировать бессмысленный текст для слов, отсутствовавших в обучающем наборе. README указывает около 1,5 млн параметров, тогда как метаданные — 6,6 млн.

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

Andrey — EasyFormer 1M

Лёгкий русскоязычный чат-бот на архитектуре EasyFormer. Упрощённый decoder-only Transformer, ~1.5M параметров.

О модели

Andrey — компактный русскоязычный чат-бот на собственной архитектуре EasyFormer. Снаружи — классический decoder-only Transformer, внутри — упрощения для скорости: single-head attention, RMSNorm, FFN×2, weight tying.

Модель обучается за минуты на CPU, помещается в 15 MB, работает на любом устройстве.

Архитектура

ПараметрЗначение
Типdecoder-only Transformer
Параметров~1.5M
Слоёв5
d_model192
Голов1 (single-head)
FFN×2, ReLU
НормализацияRMSNorm
Контекст128 токенов
Токенизаторchar-level, 64 символа
Weight tyinglm_head ↔ tok_emb

Быстрый старт

pip install transformers torch huggingface_hub
import json, torch
from transformers import AutoModelForCausalLM
from huggingface_hub import hf_hub_download

REPO = "OpenRussianAI/andrey"

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    REPO,
    trust_remote_code=True,
    dtype=torch.float32,
).eval()

d = json.load(open(hf_hub_download(REPO, "tokenizer.json"), encoding="utf-8"))
stoi, itos = d["stoi"], {int(k): v for k, v in d["itos"].items()}
enc = lambda s: [stoi[c] for c in s if c in stoi]
dec = lambda ids: "".join(itos[i] for i in ids)

def ask(q, max_new=40, temp=0.6, top_k=20):
    ids = torch.tensor([enc(f"User: {q}\nBot:")], dtype=torch.long)
    out = model.generate(ids, max_new_tokens=max_new, do_sample=True,
                         temperature=temp, top_k=top_k)
    text = dec(out[0].tolist())
    return text.split("Bot:", 1)[-1].split("User:", 1)[0].strip()

print(ask("привет"))

Примеры диалогов

User: привет
Bot:  привет, рад тебя видеть

User: как дела
Bot:  хорошо, готов помочь

User: кто ты
Bot:  я лёгкий чат-бот на EasyFormer

User: что умеешь
Bot:  поддерживать простой разговор

User: ты работаешь на цп
Bot:  да, я работаю на процессоре

User: сколько у тебя параметров
Bot:  около миллиона

User: пока
Bot:  до встречи

Обучение

ПараметрЗначение
Диалогов500+
Токенов~7 000
Эпох150
Батч32
ОптимизаторAdamW, lr=3e-3
УстройствоTesla T4 (CUDA)
Время5 минут ради ускорений
Финальный loss0.042

Структура репо

OpenRussianAI/andrey/
├── README.md
├── config.json
├── configuration_easyformer.py
├── modeling_easyformer.py
├── pytorch_model.bin
└── tokenizer.json

Ограничения

  • С матешей плоховато
  • Это не слово из датасета = мусор

Лицензия

MIT

Сайт Easyformer

https://sites.google.com/view/easyformer/home

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
EasyFormerLMHeadModel
Ревизия весов
650ccc2

0 моделей