/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
512 токенов
Параметры
14,5 млн
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
22 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

hypa-tiny-keys-2026-09-22_08-09-13

hypaai
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая дообученная модель семейства Llama для диалоговой генерации текста с контекстом до 512 токенов.

171скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 сен 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

hypaai/hypa-tiny-keys-2026-09-22_08-09-13 — дообученная разговорная причинная языковая модель семейства Llama, представленная в формате safetensors и предназначенная для генерации текста в диалоговом режиме. В метаданных указаны 14,5 млн параметров и контекст до 512 токенов; модель использует библиотеку Transformers.

Карточка содержит результаты оценки: loss 1,1432 на шаге 50 098. Назначение набора данных, подробные сценарии применения и ограничения в README не раскрыты. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответов в коротком диалоге
  • создание текстовых продолжений
  • эксперименты с компактными разговорными языковыми моделями

Ограничения

README не описывает обучающие данные и конкретные ограничения, поэтому качество и пригодность для предметных сценариев установить нельзя. Контекст ограничен 512 токенами.

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 385моделейI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

hypa-tiny-keys-2026-09-22_08-09-13

This model is a fine-tuned version of on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • epoch: 0.0025
  • eval_loss: 1.1432
  • eval_runtime: 0.2849
  • eval_samples_per_second: 898.55
  • eval_steps_per_second: 7.02
  • step: 50098

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: 0.0003
  • train_batch_size: 128
  • eval_batch_size: 128
  • seed: 3407
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 500
  • training_steps: 270523

Framework versions

  • Transformers 5.17.0
  • Pytorch 2.11.0+cu128
  • Datasets 5.0.1
  • Tokenizers 0.23.2

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
9bd9c2d

0 моделей

    Создать бенчмарк