/ Модель

Характеристики

Контекст
256 токенов
Параметры
547 млн
Архитектура
hindi_slm · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
17 сен 2026

hindi-slm-c2-step120

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая авторегрессионная модель на хинди для генерации текста и диалоговых ответов в контексте до 256 токенов.

226скачиваний за 30 дней0лайковвеса 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

Hindi SLM C2 Step 120 — финальный чекпойнт шага 120 этапа C2, созданный Shadow0131 для выпускного проекта IAIRO SLM++ Bootcamp. Это плотная авторегрессионная языковая модель на 547,4 млн параметров с архитектурой HindiSLMForCausalLM, предназначенная для генерации текста и диалогового взаимодействия на хинди.

Модель загружается через Transformers и использует словарь размером 32 768 токенов и контекст длиной 256 токенов. Веса опубликованы в формате safetensors; для загрузки пользовательской архитектуры требуется включить trust_remote_code=True. Карточка указывает область применения — языковое моделирование на хинди. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста на хинди
  • создание коротких диалоговых ответов на хинди
  • продолжение текста на хинди
  • эксперименты с небольшими языковыми моделями для хинди

Ограничения

Контекст ограничен 256 токенами. Для загрузки пользовательской архитектуры через Transformers необходимо включить trust_remote_code=True.

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

Hindi SLM — C2 Step 120

Final C2 / step-120 checkpoint produced for the IAIRO SLM++ Bootcamp capstone.

Load

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

repo = "Shadow0131/hindi-slm-c2-step120"

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
    repo,
    trust_remote_code=True
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    repo,
    trust_remote_code=True
)

This checkpoint uses a custom Transformers architecture, so trust_remote_code=True is required.

Checkpoint information

  • Final checkpoint: C2 / step 120
  • Vocabulary size: 32,768
  • Context length: 256
  • Format: Hugging Face Transformers
  • Weights: safetensors
  • pad token: EOS fallback
  • Domain: Hindi language modeling

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
HindiSLMForCausalLM
Ревизия весов
5d58212

0 моделей