/ Модель

Характеристики

Контекст
128 000 токенов
Параметры
224 млн
Архитектура
lfm2 · dense
Базовая модель
LFM2.5-230M-Base
Библиотека
transformers
Опубликована
5 окт 2026

LFM2.5-230M-Wolof-CPT-v3

Генерация текстаТекст → текст

Экспериментальная компактная модель LFM2, дообученная на корпусе волофа для генерации текста и исследований языковой адаптации.

139скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 окт 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

LFM2.5-230M-Wolof-CPT-v3 — компактная плотная причинно-языковая модель семейства LFM2, разработанная на базе LiquidAI/LFM2.5-230M-Base. Модель содержит 224,2 млн параметров и принимает текст, генерируя продолжение; она доступна в формате safetensors для Transformers, а заявленная длина контекста составляет 128 000 токенов.

Модель прошла этап continual pretraining (CPT) для адаптации к языку волофа и предназначена для частных исследований и оценки языковой адаптации. Карточка сообщает об использовании очищенного корпуса волофа и перевзвешивании инструкционных данных. Указана лицензия, связанная с базовой моделью; сведения об отдельной лицензии этого артефакта отсутствуют.

Сценарии применения

  • генерация продолжений текста на волофа
  • исследование языковой адаптации волофа
  • оценка качества причинной языковой модели для волофа

Ограничения

Модель экспериментальная; орфография волофа, смешение языков, фактическая точность, рассуждения, работа с длинным контекстом и безопасность всесторонне не проверены. Перед более широким применением требуется проверка носителями волофа.

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

LFM2.5-230M-Wolof-CPT-v3

Private production artifact — ongoing/experimental and not a public release.

Exact base

LiquidAI/LFM2.5-230M-Base

Training stage

CPT. This artifact passed the recorded automated gates in training_manifest.json; no unrecorded quality claim is made.

Tokenizer family

65k-ext. Tokenizer-family-specific BPB must not be compared as perplexity across the 65k and 128k families.

Data caveat

Continual pretraining uses the cleaned Wolof corpus protocol. Instruction data is reweighted and excludes the source Hub test split, but benchmark-like examples may have existed in upstream pretraining. Raw private rows are not included here.

Intended use

Private research and evaluation of Wolof language adaptation.

Limitations

This model is experimental. Wolof orthography, code-switching, factuality, reasoning, long-context behavior, and safety have not been comprehensively validated. Native-speaker review remains necessary before broader use.

Evaluation

  • Tokenizer family: 65k-ext
  • Protocol: HF evaluate_clm.py BPB is the cross-tokenizer gold metric.
  • Machine-readable copy: metrics.json.

Causal LM (verbalized corpus test)

MetricValue
BPB ↓1.4857
Perplexity13.39
BLEU2.03
chrF15.86

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Lfm2ForCausalLM
Ревизия весов
e8f5642

0 моделей