Характеристики

Контекст: 128 токенов
Параметры: 1,7 млн
Лицензия: MIT
Архитектура: t5 · dense
Библиотека: transformers.js
Опубликована: 24 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

text2emoji-tiny

midudev

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная модель T5 преобразует короткие предложения на английском языке в последовательности эмодзи.

280скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 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

midudev/text2emoji-tiny — компактная модель семейства T5, обученная с нуля runonweb для преобразования английских предложений в короткие последовательности эмодзи. В README указаны 2,43 млн параметров, конфигурация из трёх слоёв энкодера и декодера, размерность 128, четыре головы внимания и словарь BPE на 8192 токена; метаданные каталога оценивают размер в 1,7 млн параметров. Доступна в формате ONNX с 8-битной квантизацией для Transformers.js; модель можно запускать в браузерных и JavaScript-приложениях.

Модель предназначена для подбора эмодзи к короткому английскому тексту, например к сообщению о любимой еде или питомце. На тестовом наборе в README приведён F1 по эмодзи 0,38. Веса распространяются по лицензии MIT, но карточка отмечает, что для датасета лицензия не указана.

Сценарии применения

подбор эмодзи к коротким сообщениям на английском
преобразование предложений в набор подходящих эмодзи
добавление эмодзи к пользовательским текстам в JavaScript-приложении

Ограничения

README сообщает о F1 0,38 на наборе эмодзи; качество может быть ограниченным. Обучение использовало пары предложений и эмодзи, сгенерированные ChatGPT; лицензия датасета не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей II.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443модели II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

text2emoji-tiny

A 2.4M-parameter T5 trained from scratch by runonweb to turn an English sentence into a short emoji sequence. 3.9 MB as q8 ONNX (encoder 1.7 MB + merged decoder 2.1 MB), in the Transformers.js layout.

Config	Params	val loss	emoji-set F1
3+3 layers, d_model 128, d_ff 512, 4 heads, BPE vocab 8192	2.43M	3.72	0.38

Data: KomeijiForce/Text2Emoji, ~493k ChatGPT-generated sentence → emoji pairs after cleaning. The dataset card lists no license; the weights are MIT. Recipe: training/text2emoji in the runonweb repo.

Use

import { Emojifier } from 'runonweb/emoji'

const emojifier = new Emojifier()
await emojifier.load()
const { text } = await emojifier.emojify('I love pizza and my dog') // "🍕❤️🐶"

Or with Transformers.js directly: pipeline('text2text-generation', 'midudev/text2emoji-tiny', { dtype: 'q8' }), decoding with no_repeat_ngram_size: 1; emojis come back space-separated.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers.js

Нельзя запустить

Модель выложена для браузера (ONNX / transformers.js).

Класс архитектуры: T5ForConditionalGeneration
Ревизия весов: cfdf562