/ Модель

Характеристики

Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
qu_ssm · dense
Опубликована
30 авг 2026

QU-SSM-15M

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная авторская причинная модель QU-SSM для генерации англоязычного текста и коротких историй.

465скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены17 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

QU-SSM-15M — плотная авторская языковая модель семейства QU-SSM, разработанная Prannessh K.V.A. Это причинная модель генерации текста на рекуррентной архитектуре пространства состояний с квазиерархическими вращениями на группе SO(2) и блоками SwiGLU. В README указано 29,80 млн параметров, 6 слоёв, размерность модели 256 и размерность состояния 16; метаданные относят архитектуру к QUSSMForCausalLM и указывают формат safetensors.

Модель обучена с нуля на TinyStories и предназначена для генерации коротких историй и последовательностей, в том числе для сценариев с ограниченными ресурсами и встраиваемого оборудования. Указаны англоязычная карточка и словарь GPT-NeoX/Pythia на 50 277 токенов. Разработчик заявляет линейную по длине последовательности обработку и сохранение евклидовой нормы состояния. Лицензия в метаданных обозначена как other, поэтому конкретные условия использования по этим данным определить нельзя.

Сценарии применения

  • генерация коротких историй на английском языке
  • продолжение англоязычного текста
  • эксперименты с рекуррентными моделями пространства состояний
  • прототипирование генерации текста на устройствах с ограниченными ресурсами

Ограничения

Обучение на TinyStories ориентирует модель на короткие истории и ограничивает основания ожидать надёжной работы в широком круге задач. Условия лицензии обозначены как other, без конкретных условий в предоставленных данных.

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

🏛️ QU-SSM-15M: Continuous Quasi-Unitary State Space Foundation Model

📄 Official Research Paper (PDF) & Open Verification

Title: "Gated Quasi-Unitary Lie-Algebra Recurrent State Space Models"
Author: Prannessh K.V.A. (@prannesshkva)

📥 Download Full Research Paper (PDF) | 🏛️ Zenodo DOI: 10.5281/zenodo.22283431 | 🎮 Live Interactive Space

Official Paper Zenodo DOI LinkedIn Profile License: CC BY-NC-ND 4.0 Model: qu_ssm-15M Flagship: qu_ssm-130Moe

QU-SSM-15M is the lightweight dense foundation sequence model of the QU-SSM family, designed and invented by Prannessh K.V.A. (Sole Architect & Inventor). Built for embedded edge hardware and micro-controllers, it delivers continuous Lie-group unitary recurrence on SO(2) ≅ U(1) with dense SwiGLU representations (29.80M parameters).


🧬 Base Model Lineage & Technical Notes

  • Core Architecture: Dense Continuous Quasi-Unitary Recurrent State Space Foundation Model (SO(2) Lie-group dynamics).
  • Tokenizer Lineage: Initialized with standard GPT-NeoX / Pythia vocabulary (50,277 tokens).
  • Pre-training & Calibration: Pre-trained from scratch on roneneldan/TinyStories for ultra-low latency edge devices, microcontrollers, and embedded hardware.
  • Parameter Footprint: 29.80M Physical Parameters (dense SwiGLU projections, d_model=256, d_state=16, 6 layers).
  • Mathematical Invariant: Exact Euclidean norm preservation (||R(theta)||_2 = 1.000) preventing contractive dissipation.
  • Official Research Contact: LinkedIn — Prannesh K. V. A.

🔍 What is QU-SSM?

QU-SSM is a state-of-the-art linear-time sequence architecture that replaces real-valued negative dissipation (e^(-α·t) → 0) with non-dissipative SO(2) phase rotations (‖R(θ)‖₂ ≡ 1.00000).


🔒 Intellectual Property & Citation


🔗 Related QU-SSM Hub Repositories

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
QUSSMForCausalLM
Ревизия весов
af882d8

0 моделей