/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Параметры
1,3 млрд
Архитектура
olmo2 · dense
Базовая модель
OLMo-2-0425-1B
Библиотека
transformers
Опубликована
15 сен 2026

tailsft-repro-smoke-std

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе OLMo 2 модель для генерации текста и ответов на диалоговые запросы.

301скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 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.

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

lewtun/tailsft-repro-smoke-std — дообученная с помощью TRL модель генерации текста на базе allenai/OLMo-2-0425-1B. Это плотная авторегрессионная модель семейства OLMo 2 примерно с 1,3 млрд параметров, рассчитанная на диалоговые запросы и генерацию продолжений; для примера предлагается передать вопрос пользователя и получить ответ. Модель работает через Transformers, веса представлены в формате safetensors, контекстное окно составляет 4096 токенов.

Карточка показывает сценарий вопросно-ответного общения, однако не приводит оценок качества или подробностей обучающих данных. Модель поддерживает генерацию текста; сведения указывают на англоязычную базовую модель, но список языков дообучения не приведён. Лицензия в предоставленных источниках не указана.

Сценарии применения

  • генерация ответа на вопрос пользователя
  • создание продолжения текста
  • эксперименты с дообучением языковых моделей

Ограничения

Карточка не сообщает результаты оценки качества и подробности обучающих данных. Язык дообучения и лицензия в предоставленных источниках не указаны.

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

Model Card for tailsft-repro-smoke-std

This model is a fine-tuned version of allenai/OLMo-2-0425-1B. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="lewtun/tailsft-repro-smoke-std", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 1.13.0
  • Transformers: 5.17.0
  • Pytorch: 2.13.0
  • Datasets: 5.0.1
  • Tokenizers: 0.23.2

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Olmo2ForCausalLM
Ревизия весов
47f530d

0 моделей