Характеристики
- Контекст
- 7 999 токенов
- Параметры
- 31,9 млн
- Архитектура
- modernbert-decoder · dense
- Опубликована
- 28 янв 2025
Ссылки
test-32m-dec
Небольшой тестовый декодер ModernBERT для авторегрессионной генерации текста.
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
blab-jhu/test-32m-dec — небольшая тестовая авторегрессионная языковая модель с архитектурой ModernBERT Decoder, опубликованная командой blab при Johns Hopkins University. Она обучена для причинного языкового моделирования и поддерживает генерацию текста; в Transformers её используют как пример модели ModernBertDecoderForCausalLM. По метаданным, модель содержит 31,9 млн параметров и имеет контекст до 7 999 токенов.
Подтверждённых сведений о специализации на конкретных языках, качестве генерации и лицензии в доступных источниках нет; название и упоминание модели в документации указывают на тестовый характер чекпойнта.
Сценарии применения
- эксперименты с генерацией текста на ModernBERT Decoder
- проверка поддержки ModernBertDecoderForCausalLM в Transformers
- создание небольших тестовых примеров причинного языкового моделирования
Ограничения
Модель обозначена как тестовая, поэтому доступные данные не подтверждают её пригодность для пользовательских приложений или качество генерации. Поддерживаемые языки и условия лицензии в использованных источниках не установлены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- ModernBertDecoderForCausalLM
- Ревизия весов
- cad16ce