/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
315 млн
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
nuevamol-360M-6Btok-wd5
Библиотека
transformers
Опубликована
24 июн 2026

nuevamol-360m-reinvent-sft

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная компактная Llama-модель для генерации текста и ответов на вопросы в диалоговом формате.

718скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены24 июн 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

nuevamol-360m-reinvent-sft — дообученная модель для генерации текста, разработанная mnoukhov на основе mnoukhov/nuevamol-360M-6Btok-wd5 с использованием TRL. Её можно применять для продолжения текста и генерации ответов на вопросы в формате диалога.

Модель использует плотную архитектуру семейства Llama с причинно-языковой головой LlamaForCausalLM; в репозитории указано 314,9 млн параметров. Контекст составляет 8192 токена. Веса доступны в формате safetensors и предназначены для работы через Transformers.

Карточка демонстрирует генерацию ответа на открытый вопрос, но не описывает целевые данные обучения, языки или специализированные возможности. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация продолжения текста
  • ответы на открытые вопросы
  • создание коротких диалоговых ответов

Ограничения

Карточка не уточняет языки и данные обучения, поэтому качество для конкретного языка или предметной области не установлено. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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 nuevamol-360m-reinvent-sft

This model is a fine-tuned version of mnoukhov/nuevamol-360M-6Btok-wd5. 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="mnoukhov/nuevamol-360m-reinvent-sft", 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: 1.5.1
  • Transformers: 5.3.0
  • Pytorch: 2.9.0
  • Datasets: 4.8.5
  • Tokenizers: 0.22.1

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
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
9a8fb60

0 моделей