/ Модель

Характеристики

Библиотека
transformers
Опубликована
25 сен 2026

LFM2.5-350M-TTS-v3

Генерация текстаТекст → текст

Дообученная разговорная модель семейства LFM2 для генерации текстовых ответов.

122скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены27 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

Panga-Azazia/LFM2.5-350M-TTS-v3 — дообученная разговорная модель семейства LFM2, опубликованная пользователем Panga-Azazia. Карточка описывает запуск через Transformers как генерацию текста в формате диалога. Метаданные указывают библиотеку Transformers, формат safetensors и возможность чата.

Модель предназначена для генерации текстовых ответов в диалоге. В названии есть TTS, однако README и метаданные не подтверждают синтез речи: заявленная задача — text-generation, а сведения об аудиовходе или аудиовыходе отсутствуют. Параметры обучения указаны как TRL; базовая модель в README обозначена как None, поэтому её идентификатор установить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация ответов на реплики пользователя в чате
  • создание текстовых ответов на вопросы
  • прототипирование разговорного ассистента

Ограничения

Карточка не подтверждает синтез речи, несмотря на TTS в названии. Базовая модель, размер и поддерживаемые языки не установлены по предоставленным данным.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for LFM2.5-350M-TTS-v3

This model is a fine-tuned version of None. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="Panga-Azazia/LFM2.5-350M-TTS-v3", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 0.24.0
  • Transformers: 4.57.6
  • Pytorch: 2.12.1
  • Datasets: 4.3.0
  • Tokenizers: 0.22.2

Citations

Cite TRL as:

@misc{vonwerra2022trl,
	title        = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
	author       = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallou{\'e}dec},
	year         = 2020,
	journal      = {GitHub repository},
	publisher    = {GitHub},
	howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Доступ к модели ограничен автором; у платформы нет доступа к весам.

Ревизия весов
9223349

0 моделей