/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1,5 млрд
Лицензия
Своя лицензия
Архитектура
sn38-nanochrono · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
18 сен 2026

chrono-2021-sn38

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Причинная языковая модель sn38-nanochrono для генерации и продолжения текста с контекстом до 2048 токенов и данными до конца 2021 года.

1 369скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены21 сен 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

kepton0117/chrono-2021-sn38 — плотная причинная языковая модель семейства sn38-nanochrono, разработанная kepton0117 для Bittensor subnet 38. Это чекпойнт продолженного предобучения на текстах до 31 декабря 2021 года; README описывает полнопараметрическое обучение next-token prediction с повторным использованием части FineWeb 2017–2020, а не instruction SFT или LoRA. Указанная в README конфигурация содержит 28 слоёв, размер скрытого состояния 1792 и контекст 2048 токенов; метаданные указывают 1,5 млрд параметров и формат safetensors.

Модель предназначена для продолжения текста и генерации на основе текстового контекста, с временной границей обучающих данных в конце 2021 года. Карточка сообщает о лицензии other, поэтому условия использования следует сверить с файлами репозитория. Указанное в README число параметров (~2,02 млрд) расходится с метаданными (1,5 млрд); для структурированных характеристик приведено значение метаданных. Языки обучения и специальные прикладные области в доступных данных не определены.

Сценарии применения

  • продолжение текста по заданному контексту
  • генерация связного текста
  • эксперименты с продолженным предобучением причинных языковых моделей

Ограничения

Обучающие данные ограничены временной границей 31 декабря 2021 года, а сведения о поддерживаемых языках и качестве для конкретных задач в карточке отсутствуют. README и метаданные расходятся в числе параметров; лицензия обозначена как other.

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

chrono-2021-sn38 — SN38 Round 12 (year 2021)

Continue-pretrained sn38-nanochrono (~2.02B) for Bittensor subnet 38, cutoff 2021-12-31.

recipe/ in this repo is the train algorithm and launch scripts that produced the pin.

Algorithm

Full-parameter causal LM continue-pretrain (CPT). Not LoRA. Not instruction SFT.

loss = cross_entropy(model(tokens[:-1]), tokens[1:])
PieceValue
Archsn38-nanochrono, 28 layers, hidden 1792, seq 2048
Updateall parameters
Replay15% FineWeb 2017–2020
Packingdocs concatenated, cut every 2048 tokens, EOS between docs
OptimizerAdamW, weight decay 0.1, betas (0.9, 0.95)
Schedulecosine decay, 3% warmup
Parallel8× H200 DDP

Recipe that produced this pin

KnobValue
GPUs8× H200
Micro-batch / GPU16
Grad accum2
Tokens / step8 × 16 × 2048 × 2 = 524,288
LR1e-3 (1e-4 / 3e-4 left cosine stuck at ~0.999)
Checkpointstep-4000
DataFineWeb last-4 2021 dumps (60%) + older FineWeb (15%) + brimmann2/enwiki-dec2021 (25%)
Filterdrop short / nav / repetitive docs (~12.5%)
Packed tokens2,610,770 × 2048 ≈ 5.35B
# needs sn38.architectures from the GitHub repo
LR=1e-3 bash scripts/run_train_h200x8_2021.sh

Do not use FineWeb name='default' or Wikipedia 20220301.en — those leak 2022+.

Files

PathWhat
model.safetensorsstep-4000 weights
config.jsonnanochrono config
recipe/launcher, trainer, data build, filter

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Архитектура sn38-nanochrono неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
NanochronoForCausalLM
Ревизия весов
0579b36

0 моделей