/ 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-20260930-224915

Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная компактная модель LFM2.5-350M для генерации текста и ответов в диалогах.

246скачиваний 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-20260930-224915 — дообученная с помощью TRL модель Liquid AI LFM2.5-350M для генерации текста в диалоговом формате. Она использует плотную архитектуру LFM2 с причинной языковой моделью и содержит 444,6 млн параметров; максимальная длина контекста — 128 000 токенов. Модель запускается через Transformers и опубликована в формате safetensors.

Её можно использовать для генерации продолжений и ответов на пользовательские вопросы в чате. README не описывает обучающие данные или специализацию дообучения, поэтому качество и пригодность для конкретных предметных областей по карточке определить нельзя. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответа на вопрос в чате
  • создание продолжения текста по запросу
  • встраивание диалоговой генерации в приложение на Transformers

Ограничения

README не раскрывает обучающие данные и специализацию дообучения, поэтому качество для конкретных задач не установлено. Лицензия не указана в предоставленных данных.

Для каких профессий подходит4

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-20260930-224915

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-20260930-224915", 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
c34173b

0 моделей