/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
134 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM-135M
Библиотека
transformers
Опубликована
19 июл 2026

lab7-shakespeare-generator2

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная компактная языковая модель на базе SmolLM-135M для генерации текста.

44скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены11 окт 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

aephil/lab7-shakespeare-generator2 — дообученная модель генерации текста на базе HuggingFaceTB/SmolLM-135M, созданная с помощью Transformers и сохранённая в формате safetensors. В модели 134,5 млн параметров, архитектура Llama, контекст — до 2048 токенов. Карточка указывает оценку loss 3,3568 на наборе для оценки.

Модель предназначена для генерации текста; название указывает на возможную ориентацию на тексты в стиле Шекспира, однако README не описывает назначение, обучающие данные или ограничения, поэтому эту специализацию нельзя подтвердить. Базовая модель описана как англоязычная, но язык дообученной модели не подтверждён отдельно. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстовых продолжений
  • эксперименты с генерацией художественного текста
  • создание текстовых прототипов на базе компактной языковой модели

Ограничения

Обучающий набор данных и целевые сценарии не описаны; оценка loss приведена без подробностей о методике и наборе оценки. Небольшой размер модели может ограничивать качество и связность сложной генерации.

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

lab7-shakespeare-generator2

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

  • Loss: 3.3568

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: 0.0005
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 8
  • 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: 50
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.52780.27471003.4131
3.39640.54952003.3824
3.25560.82423003.3337
3.11011.09894003.3544
2.88781.37365003.3615
2.86151.64846003.3581
2.85531.92317003.3570
2.85532.07283.3568

Framework versions

  • Transformers 5.12.1
  • Pytorch 2.12.1
  • Datasets 5.0.0
  • 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
58ae37e

0 моделей