/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
3,3 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
cohere2 · dense
Базовая модель
tiny-aya-global
Библиотека
transformers
Опубликована
21 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

AfriGuard-tiny-aya-global-full

israel
Генерация текстаТекст → текст4 профессии

Дообученная на датасете afriguard многоязычная модель Cohere2 для генерации текста и диалогов.

1 353скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены21 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

AfriGuard-tiny-aya-global-full — дообученная israel модель на базе CohereLabs/tiny-aya-global, обученная на датасете afriguard. Это плотная языковая модель Cohere2 с 3,3 млрд параметров для генерации текста и диалогов; карточка указывает поддержку чата. Модель принимает текст и выдаёт текст, а контекст составляет до 8192 токенов.

В README не описаны целевые сценарии и результаты оценки, поэтому назначение дообучения на африканском датасете можно определить лишь в общих чертах. Базовая модель многоязычная и поддерживает более 70 языков; карточка этой версии не уточняет языковой охват и ограничения. Лицензия указана как other, конкретные условия использования требуют проверки в репозитории.

Сценарии применения

  • генерация текста в чате
  • ответы на сообщения в диалоге
  • эксперименты с датасетом afriguard

Ограничения

README не сообщает целевые сценарии, метрики качества или специфические ограничения дообученной версии. Условия лицензии обозначены как other и требуют проверки.

Для каких профессий подходит4

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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.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

AfriGuard-tiny-aya-global-full

This model is a fine-tuned version of CohereLabs/tiny-aya-global on the afriguard 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: 1e-05
  • train_batch_size: 1
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • distributed_type: multi-GPU
  • gradient_accumulation_steps: 4
  • total_train_batch_size: 4
  • 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: cosine
  • lr_scheduler_warmup_steps: 0.1
  • num_epochs: 1.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.8.0
  • Pytorch 2.14.0+cu130
  • 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
Cohere2ForCausalLM
Ревизия весов
35488d6

0 моделей

    Создать бенчмарк