/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
142 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM2-135M
Библиотека
transformers
Опубликована
4 фев 2026

Ссылки

Hugging Face

smollm2-globe-finetune

humair025
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная SmolLM2-135M для генерации текста.

188скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 фев 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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

humair025/smollm2-globe-finetune — дообученная модель генерации текста на базе HuggingFaceTB/SmolLM2-135M. Она предназначена для генерации текста; конкретные сценарии и свойства дообучения в карточке не описаны. Модель использует плотную архитектуру семейства Llama, содержит 141,9 млн параметров и поддерживает контекст до 8192 токенов. Для работы предусмотрена библиотека Transformers, веса доступны в формате safetensors.

Базовая SmolLM2-135M описана как компактная англоязычная модель для запуска на устройствах с ограниченными ресурсами, но датасет и результаты дообучения не указаны. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • генерация коротких текстов
  • локальный запуск небольшой языковой модели
  • эксперименты с дообучением языковых моделей

Ограничения

Назначение дообучения, обучающий датасет и оценка качества не описаны. Компактный размер модели ограничивает её возможности по сравнению с крупными языковыми моделями.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

smollm2-globe-finetune

This model is a fine-tuned version of HuggingFaceTB/SmolLM2-135M on an unknown dataset.

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: 0.0002
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 16
  • 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: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 100
  • num_epochs: 3
  • mixed_precision_training: Native AMP

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.0.0
  • Pytorch 2.9.0+cu126
  • Datasets 4.0.0
  • 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
d5926d4

0 моделей

    Создать бенчмарк