/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
41,7 млн
Размер весов
2,5 ГБ
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers.js
Опубликована
3 авг 2023

llama2.c-stories42M

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная модель Llama с 41,7 млн параметров для генерации текста через Transformers.js.

758скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены26 июл 2025

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

Xenova публикует компактную авторегрессионную языковую модель llama2.c-stories42M на архитектуре LlamaForCausalLM с 41,7 млн параметров. Репозиторий содержит веса в форматах ONNX и PyTorch и рассчитан на использование с Transformers.js.

Модель предназначена для генерации текста. Контекст составляет 1024 токена; README приводит пример использования через Transformers.js. Карточка не уточняет языки, качество генерации или специальные области применения, поэтому модель уместно рассматривать как компактный вариант для экспериментов и простых сценариев генерации. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых продолжений
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • встраивание генерации текста в JavaScript-приложение

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами. Карточка не сообщает о поддерживаемых языках, качестве модели или лицензии.

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

Usage (Transformers.js)

If you haven't already, you can install the Transformers.js JavaScript library from NPM using:

npm i @huggingface/transformers

You can then use the model to generate text like this:

import { pipeline } from "@huggingface/transformers";

// Create a text-generation pipeline
const generator = await pipeline('text-generation', 'Xenova/llama2.c-stories42M');

const text = 'Once upon a time,';
const output = await generator(text);
console.log(output);
// [{ generated_text: "Once upon a time, there was a little girl named Lily. She loved to play outside in" }]

const output2 = await generator(text, { max_new_tokens: 50 });
console.log(output2);
// [{ generated_text: "Once upon a time, there was a little girl named Lily. She loved to play outside in the sunshine. One day, she saw a big, yellow flower in the garden. It was so pretty! She picked it and smelled it. It smelled" }]

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js).

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
be9e05c

0 моделей