/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
134 млн
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
SmolLM-135M
Библиотека
transformers
Опубликована
28 дек 2024

Ссылки

Hugging Face

business-news-generator

onewind2024
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная дообученная модель на базе SmolLM-135M для генерации текста, заявленная как генератор деловых новостей.

17скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 дек 2024

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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

onewind2024/business-news-generator — дообученная модель генерации текста на базе HuggingFaceTB/SmolLM-135M, разработанная автором репозитория onewind2024. Модель содержит 134,5 млн параметров, использует плотную архитектуру семейства Llama и предназначена для генерации текста; название указывает на сценарий создания деловых новостей, однако карточка не подтверждает специализацию примерами или описанием обучения.

Модель принимает текст и выдаёт текст, работает с контекстом до 2048 токенов и распространяется в формате Safetensors через Transformers. В карточке приведён результат оценки Loss 3,2300, но набор данных и методика оценки не раскрыты, поэтому это значение не позволяет судить о качестве для конкретных задач. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание черновиков деловых новостей
  • генерация кратких бизнес-обзоров
  • продолжение текста о компаниях и рынках

Ограничения

Описание, обучающий набор данных и сведения об ограничениях в карточке отсутствуют; результат Loss 3,2300 приведён без методики и контекста оценки. Специализация на деловых новостях следует из названия, но не подтверждена подробностями обучения или примерами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
IV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594моделиIII.1Корпоративные функцииСтратегия, продукт и бизнес-моделиAI помогает принимать продуктовые и стратегические решения на основе свидетельств, а не только интуиции.19 задач2 459моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

business-news-generator

This model is a fine-tuned version of HuggingFaceTB/SmolLM-135M on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 3.2300

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: 0.0005
  • train_batch_size: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 2

Training results

Training LossEpochStepValidation Loss
3.14550.322003.3111
2.8360.644003.2115
2.66120.966003.1013
1.69131.288003.2416
1.52441.610003.2190
1.46591.9212003.2300

Framework versions

  • Transformers 4.46.2
  • Pytorch 2.5.1
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.20.3

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
a51e8f1

0 моделей

    Создать бенчмарк