/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
5,2 млн
Архитектура
llama · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
15 авг 2026

synth-prefixlm-5M-v1

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель семейства Llama для генерации текста с контекстом до 1024 токенов.

29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены15 авг 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

lugman/synth-prefixlm-5M-v1 — небольшая плотная авторегрессионная языковая модель семейства Llama с 5,2 млн параметров. Она опубликована в формате Safetensors и предназначена для генерации текста; максимальный контекст составляет 1024 токена. Карточка сообщает, что модель является дообученной, но не указывает базовую модель, обучающий набор данных или подробности обучения.

Модель может служить компактным экспериментальным чекпойнтом для генерации текста и изучения языковых моделей. Сведений о качестве, поддерживаемых языках и практических ограничениях в карточке нет. Лицензия не указана в доступных данных.

Сценарии применения

  • эксперименты с генерацией текста на компактной модели
  • изучение работы авторегрессионных языковых моделей
  • прототипирование текстовой генерации при ограниченных ресурсах

Ограничения

В карточке не приведены результаты оценки, обучающие данные и сведения о поддерживаемых языках; практическое качество модели не установлено. Базовая модель и лицензия не указаны в доступных данных.

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

synth-prefixlm-5M-v1

This model is a fine-tuned version of 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: 0.0006
  • train_batch_size: 256
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • 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: warmup_stable_decay
  • lr_scheduler_warmup_steps: 385
  • num_epochs: 1

Training results

Framework versions

  • Transformers 5.15.0
  • Pytorch 2.13.0+cu130
  • Datasets 5.0.1
  • 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
2450f23

0 моделей