/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
123 млн
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
27 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

slm-125m-pretrained

VehaanS
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная модель семейства LLaMA для генерации текста с контекстом до 2048 токенов.

28скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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-pretrained — текстовая авторегрессионная модель семейства LLaMA, опубликованная пользователем VehaanS. Модель содержит 122,7 млн параметров, принимает текст и генерирует продолжение; для работы используется библиотека Transformers. Контекст модели — до 2048 токенов.

README указывает, что модель дообучена, но не называет базовую модель, датасет, целевое назначение или результаты оценки. Поэтому её можно рассматривать как небольшой экспериментальный чекпойнт для генерации текста, однако качество и пригодность для конкретных сценариев не подтверждены. Файлы опубликованы в формате safetensors; сведения о лицензии в доступных данных отсутствуют.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста
  • изучение небольших авторегрессионных языковых моделей
  • прототипирование текстовых приложений с коротким контекстом

Ограничения

README не сообщает базовую модель, данные обучения, языки, оценку качества или целевые сценарии; пригодность для задач не подтверждена. Лицензия в доступных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

slm-125m-pretrained

This model is a fine-tuned version of on an unknown dataset.

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: 0.0006
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 2
  • gradient_accumulation_steps: 8
  • total_train_batch_size: 128
  • total_eval_batch_size: 16
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 153
  • num_epochs: 1
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • Pytorch 2.10.0+cu128
  • Datasets 4.8.3
  • 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
2fc2145

0 моделей

    Создать бенчмарк