/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
134 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM2-135M
Библиотека
transformers
Опубликована
20 авг 2026

slm-125m-master-english-tutor

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель генерации текста, предназначенная по названию для помощи в изучении английского языка.

51скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 авг 2026

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

VehaanS/slm-125m-master-english-tutor — компактная языковая модель для генерации текста, созданная дообучением HuggingFaceTB/SmolLM2-135M. Название указывает на замысел использовать её как помощника по английскому языку, однако README не описывает конкретные учебные сценарии, данные обучения или результаты профильной оценки.

Модель построена на плотной архитектуре Llama и содержит 134,5 млн параметров. Она принимает текст и генерирует текст; заявленное контекстное окно составляет 8192 токена. Репозиторий содержит веса в формате safetensors, модель использует библиотеку Transformers. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • получение текстовых ответов на вопросы об английском языке
  • подготовка простых учебных подсказок по английскому
  • генерация текста для упражнений по английскому

Ограничения

README не раскрывает обучающий датасет и не приводит оценки качества для задач преподавания английского; указан только eval loss 0.9152 без описания набора и методики. Учебные возможности модели следует считать неподтверждёнными.

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

slm-125m-master-english-tutor

This model is a fine-tuned version of HuggingFaceTB/SmolLM2-135M on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.9152

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 2.5e-05
  • train_batch_size: 16
  • eval_batch_size: 16
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 292
  • num_epochs: 3

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
0.93551.032470.9183
0.91942.064940.9149
0.90783.097410.9152

Framework versions

  • Transformers 5.15.1
  • Pytorch 2.8.0+cu128
  • Datasets 5.0.1
  • Tokenizers 0.22.2

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
e9c2417

0 моделей