This is a fine-tuned version of Meta's OPT 350M model. It was fine-tuned on conversational style sentences mined from the DailyDialog and the BOLT SMS/Chat corpora.
See our EMNLP 2025 paper for details.
Характеристики
- Контекст
- 2 048 токенов
- Параметры
- 454 млн
- Лицензия
- CC BY 4.0
- Архитектура
- opt · dense
- Базовая модель
- opt-350m
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 7 янв 2025
Ссылки
opt-350m-aac
Дообученная на диалогах англоязычная OPT-350M для генерации разговорных реплик и экспериментов с чат-текстом.
432скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 апр 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.
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
figmtu/opt-350m-aac — дообученная модель на базе OPT-350M от Meta AI, представленная автором репозитория. Её обучали на разговорных фразах из корпусов DailyDialog и BOLT SMS/Chat, поэтому она предназначена для генерации реплик в диалоговом стиле и исследований разговорного языка. Это плотная авторегрессионная модель архитектуры OPT с 454,1 млн параметров и контекстом до 2048 токенов; она принимает и генерирует текст на английском языке. Репозиторий использует формат safetensors.
Модель можно применять для создания коротких диалоговых ответов, имитации стиля SMS-переписки и экспериментов с генерацией разговорного текста. Лицензия — CC BY 4.0. README ссылается на статью EMNLP 2025, но не приводит оценок качества или подробных инструкций по использованию.
Сценарии применения
- генерация коротких реплик в диалоге
- создание ответов в стиле SMS-переписки
- прототипирование разговорного чат-бота
- эксперименты с генерацией диалогового текста
Ограничения
Модель ориентирована на английские короткие диалоги; качество и поведение за пределами такого стиля в README не описаны. Контекст ограничен 2048 токенами.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- OPTForCausalLM
- Ревизия весов
- 8c1d109