/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
CC BY-SA 4.0
Архитектура
gpt2 · dense
Опубликована
2 сен 2026

claudius-purus-110m

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Claudius Purus 110M — базовая GPT-2-подобная модель для генерации текстов в стилях шести древних языков на корпусе произведений до нашей эры.

199скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены2 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

Claudius Purus 110M — авторская генеративная языковая модель, созданная с нуля разработчиком notyost на архитектуре GPT-2-small. Модель содержит 110,9 млн параметров, использует собственный токенизатор byte-level BPE на 32 тыс. токенов и контекст длиной 1024 токена. Она обучалась на корпусе из 25,85 млн токенов и 953 произведений, написанных до нашей эры, на древнегреческом, латинском, аккадском, шумерском, библейском иврите и классическом китайском языках.

Модель предназначена для генерации и стилистического продолжения текстов в регистрах сохранившейся античной литературы: например, латинской прозы в духе Цицерона, греческих текстов с гомеровскими формулами, псалмового иврита или анналистического классического китайского. Это базовая языковая модель, которая продолжает входной текст, а не надёжно отвечает на вопросы или воспроизводит исторические знания. Автор характеризует её как сильную в грамматике и стиле, но почти лишённую модели мира; при генерации возможны свободные галлюцинации и дрейф от заданного формата.

Модель выпущена в формате safetensors и доступна под лицензией CC BY-SA 4.0. Корпус отражает сохранившиеся тексты преимущественно грамотных мужчин из элитных и канонизированных кругов, поэтому модель имитирует именно эту литературную выборку. Проверочная выборка не содержит произведений на иврите и шумерском; заявленные оценки языкового качества не подтверждают историческую достоверность или способность модели «мыслить» как человек античности.

Сценарии применения

  • генерация латинской прозы в античном стиле
  • продолжение древнегреческого текста с гомеровскими формулами
  • создание стилизованных текстов на аккадском или шумерском
  • генерация псалмового текста на библейском иврите
  • продолжение текста на классическом китайском
  • изучение языкового моделирования на небольшом историческом корпусе

Ограничения

Модель продолжает текст, а не служит надёжным источником исторических знаний; она может галлюцинировать и отклоняться от заданного формата. Проверочная выборка не охватывает иврит и шумерский, а корпус преимущественно отражает тексты грамотных мужчин и литературных элит.

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

Claudius Purus 110M

A generative language model with a knowledge cutoff of 0 BCE. Trained from scratch — architecture, tokenizer, and weights — exclusively on text composed before the Common Era. It has never seen a word written after antiquity. Ask it who rules, and the only possible answer is ancient.

To our knowledge (verified against HF, arXiv, and the vintage-LLM community as of mid-2026), this is the first generative model with a genuine pre-CE training cutoff; the earliest prior from-scratch cutoff was 1875 CE.

The five facts

  • 25.85M training tokens — the entire defensibly-pre-CE, license-clean corpus we could assemble: Ancient Greek, Latin, Akkadian, Sumerian, Biblical Hebrew (consonantal), and Classical Chinese. 953 works spanning ~21 centuries of composition (22nd c. BCE – 1st c. BCE).
  • Every source dated and auditable: inclusion is governed by a public dating manifest (per-author dates, confidence, and rationale — including the exclusions: Strabo, Ovid, the Periochae, pseudo-guwen chapters…). "Pre-CE" is a config file, not a vibe.
  • 110.9M parameters, GPT-2-small architecture (12L/768/12H, 1024 ctx, 32k byte-level BPE trained on this corpus only), fp16, 16 epochs, seed 1453. Exported with exact (0.00e+00) logit parity to HF format.
  • Best val loss 3.783 (ppl 44.0) on held-out ancient works (by-work split). Per-language numbers below — read the caveat first.
  • Total training cost: about $2 of rented H100 time. The corpus, not compute, is the binding constraint: there is no more pre-CE text to scale onto.

What it is — and is not

It is a rhapsode, not an oracle: BabyLM-scale results apply — strong grammatical and stylistic competence, near-zero world-model. It writes period-true Ciceronian prose, hexameter-shaped Greek with genuine Homeric formulae, psalm-register consonantal Hebrew, annalistic Classical Chinese, and cuneiform-transliteration Akkadian — and it hallucinates freely within those registers. It answers questions the way a base model does: by continuing text. (Short Latin questions tend to summon Roman comedy; short Greek questions summon Platonic dialogue. This is a feature: the model is a detector for the register-distribution of surviving ancient literature.)

Known biases, stated plainly: the corpus is what antiquity's elites wrote and later ages preserved — literate, male, canonized. The model simulates surviving literature, not ancient populations. No benchmark can validate "thinks like 50 BCE"; our evals measure linguistic fidelity only. Hebrew is the unpointed consonantal text (the vowel points are medieval additions).

Evaluation

langval tokensNLL/tokenper-token ppl
Akkadian110,5792.53712.6
Ancient Greek88,1553.78143.9
Latin36,4704.739114.3
Classical Chinese45,3976.209497.2
ALL280,6013.80845.1

⚠ Per-token perplexity is not comparable across languages: Akkadian transliteration splinters into ~4.4 predictable syllable-tokens per word, while each Chinese character is one whole-morpheme token. Per-word NLL inverts the ranking. Both views ship in the eval notes. The validation split contains no Hebrew or Sumerian works (hash-split coverage gap, noted for v2).

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("notyost/claudius-purus-110m")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("notyost/claudius-purus-110m")
ids = tok("Non ad usum. Non ad probandum. Ludendi causa.",
          return_tensors="pt").input_ids
out = model.generate(ids, max_new_tokens=60, do_sample=True,
                     temperature=0.8, top_k=40)
print(tok.decode(out[0], skip_special_tokens=True))

Few-shot works and is period-appropriate: prime it with a master–pupil exchange (Platonic dialogue, catechism form) and it will hold the format for a beat or two. Expect drift; enjoy the drift.

Family

  • claudius-purus-110m (this model): 6 languages, all training sources CC BY-SA / CC0 / public domain → released CC BY-SA 4.0.
  • claudius-purus-110m-g: adds Vedic Sanskrit (GRETIL) and the Epic of Gilgamesh (eBL) — both CC BY-NC-SA sources — and is therefore released CC BY-NC-SA 4.0, honoring the licensors' one request. Research and play: use -g. Anything commercial: use this one.

Provenance & thanks

See ATTRIBUTION.md. Built on the shoulders of Perseus, Open Greek & Latin, ORACC, Tanach.us, and Kanripo — decades of scholarly digitization made a model like this possible for the price of a sandwich. First words, spoken at release through this very export, given its own founding incantation ("Not for use. Not for proof. For the joy of the making."):

Quid faciam? … Nunc ad omnia. Ridiculum exoritur: nam hic in te est. "What shall I do? … Now — to everything. The ridiculous arises: for it is here, in you."

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
5b05655

0 моделей