/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
121 млн
Лицензия
MIT
Архитектура
qwen2 · dense
Опубликована
4 ноя 2025

ELlama1-0.2b

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая предварительно обученная модель на базе Qwen2 для генерации текста на греческом языке.

121скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 ноя 2025

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

ELlama1-0.2b — предварительно обученная языковая модель серии ELlama1, разработанная для генерации текста на греческом языке. В её основе лежит плотная авторегрессионная архитектура Qwen2ForCausalLM; модель содержит 120,8 млн параметров и использует контекст до 2048 токенов.

Модель обучена на выборке fineweb2-modern-greece-sample и предназначена для продолжения текста и экспериментов с генерацией на современном греческом. Доступна в формате safetensors по лицензии MIT. Небольшой размер облегчает исследовательские эксперименты, однако качество и пригодность для широкого круга задач в карточке не подтверждены.

Сценарии применения

  • продолжение текста на греческом языке
  • эксперименты с генерацией греческого текста
  • создание прототипов грекоязычных приложений

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами. Карточка не приводит оценок качества или результатов тестирования; модель обучена на выборке датасета, поэтому её охват может быть ограничен.

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

ELlama1

Серия LLM обученных на греческом языке

ELlama1-0.2b

Модель в основе которой лежит Qwen (да-да не удивляейтесь).

ELlama1-0.2b - pretrain модель, обученная на семпле из fineweb2: fineweb2-modern-greece-sample.

Quick Start

Hugging face

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, PreTrainedTokenizerFast

device = "cuda"

model_path = "dmitry315/ELlama1-0.2b"
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16, trust_remote_code=True)
model.to(device)
tokenizer = PreTrainedTokenizerFast.from_pretrained(model_path, trust_remote_code=True)

text = "Γεια σας , δεν ξερω τιποτα για τον Ηροδοτο , μπορειτε να μου πειτε γι ' αυτον ;"
    
with torch.no_grad():
    inputs = tokenizer(
        text, 
        return_tensors="pt", 
        padding=True, 
        truncation=True, 
        max_length=128
    ).to(device)
    outputs = model.generate(
        inputs.input_ids,
        max_length=128,
        temperature=1.0,
        top_p=50,
        do_sample=True,
        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id,
        num_return_sequences=1
    )
    generated_text = tokenizer.decode(
        outputs[0], 
        skip_special_tokens=True
    )

print(generated_text)

Github

Код обучения: ELlama

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Qwen2ForCausalLM
Ревизия весов
740cc07

0 моделей