/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
445 млн
Архитектура
lfm2 · dense
Базовая модель
LFM2.5-350M
Библиотека
transformers
Опубликована
30 сен 2026

my-sft-model-20260930-220416

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная диалоговая модель, дообученная на LiquidAI/LFM2.5-350M для генерации текстовых ответов.

229скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 сен 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

Z-L-Leo/my-sft-model-20260930-220416 — дообученная с помощью TRL модель LiquidAI/LFM2.5-350M для генерации текста в диалоговом формате. Она построена на плотной архитектуре LFM2 и содержит 444,6 млн параметров; заявленная длина контекста — 128 000 токенов. Модель запускается через Transformers и возвращает текстовые ответы на сообщения пользователя.

Карточка демонстрирует генерацию ответа на открытый вопрос, но не описывает специализацию дообучения или его датасет. Указана связь с базовой моделью LiquidAI/LFM2.5-350M; формат весов — safetensors. Условия лицензии в доступных данных не приведены.

Сценарии применения

  • генерация ответов на вопросы в диалоге
  • создание прототипа текстового чат-бота
  • локальный запуск компактной языковой модели
  • генерация продолжения беседы

Ограничения

Карточка не раскрывает состав обучающих данных и узкую специализацию дообучения. Лицензия в доступных данных не указана.

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

Model Card for my-sft-model-20260930-220416

This model is a fine-tuned version of LiquidAI/LFM2.5-350M. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="Z-L-Leo/my-sft-model-20260930-220416", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 1.12.0
  • Transformers: 5.17.0
  • Pytorch: 2.14.0+cu130
  • Datasets: 5.0.1
  • Tokenizers: 0.23.2

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Lfm2ForCausalLM
Ревизия весов
9c3de73

0 моделей