/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1,3 млрд
Размер весов
5,8 ГБ
Лицензия
apple-ascl
Архитектура
open_lm · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
7 фев 2026

open-lm-1b-202407

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Преобразованная в формат Hugging Face авторегрессионная модель Open LM на 1,3 млрд параметров для генерации и продолжения текста с контекстом 2048 токенов.

506скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 фев 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

dogtooth публикует преобразованную в формат Hugging Face версию языковой модели Open LM 1B из проекта TiC-LM (Time-Continual Language Modeling). Это плотная авторегрессионная модель примерно на 1,3 млрд параметров с архитектурой в стиле LLaMA; в преобразовании сохранены особенности исходной реализации, включая LayerNorm и нормализацию Q и K перед вниманием. Модель обучена на 220 млрд токенов, а её срез знаний соответствует июлю 2024 года.

Модель предназначена для генерации текста и продолжения заданного текста. Контекст составляет 2048 токенов; для загрузки используется Transformers и требуется trust_remote_code=True. README указывает токенизатор EleutherAI/gpt-neox-20b. Репозиторий содержит веса в safetensors и является конверсией исходного чекпойнта Open LM в формат Hugging Face. Лицензия указана как apple-ascl; карточка не приводит дополнительных условий лицензии.

Сценарии применения

  • генерация продолжения по текстовой подсказке
  • создание черновиков и фрагментов текста
  • эксперименты с авторегрессионным языковым моделированием
  • генерация текста на основе знаний до июля 2024 года

Ограничения

Контекст ограничен 2048 токенами, а срез знаний датирован июлем 2024 года. Для загрузки требуется trust_remote_code=True; сведения о поддерживаемых естественных языках в карточке не приведены.

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

Open LM 1B — Knowledge Cutoff July 2024

This is a HuggingFace-format conversion of the Apple Open LM 1B oracle model trained with a knowledge cutoff of July 2024, from the TiC-LM (Time-Continual Language Modeling) project.

Model Details

PropertyValue
ArchitectureLLaMA-style (pre-norm, SwiGLU, RoPE)
Parameters~1.4B
Training tokens220B
Knowledge cutoffJuly 2024
Vocab size50,432
Context length2,048
Original formatApple Open LM

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "dogtooth/open-lm-1b-202407",
    dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("EleutherAI/gpt-neox-20b")

Conversion Notes

  • Converted from the original Open LM .pt checkpoint to a custom OpenLMForCausalLM format.
  • Uses LayerNorm (not RMSNorm) to match the original Open LM training.
  • Includes QK norm (LayerNorm on Q and K projections before attention).
  • Architecture dimensions are auto-detected from checkpoint weights.
  • Requires trust_remote_code=True when loading.

Citation

@article{jain2024ticlm,
  title={Time-Continual Learning from a Streaming Language Model},
  author={Jain, Ameya and Ramesh, Aakanksha and Li, Tianjian and others},
  journal={arXiv preprint arXiv:2410.14660},
  year={2024}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
OpenLMForCausalLM
Ревизия весов
10deea8

0 моделей