/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
1 авг 2026

Boris-1.3-125M-Instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая англоязычная модель на базе GPT-2 для выполнения инструкций, диалога и генерации текста.

93скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены1 авг 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

Boris-1.3-125M-Instruct — языковая модель на 125 млн параметров, разработанная New Millennium Artificial Intelligence (NMAI). Это версия GPT-2, дообученная для выполнения инструкций и ведения диалога. Архитектура включает 12 слоёв, 12 голов внимания, размерность 768, обучаемые позиционные эмбеддинги и связанные эмбеддинги входа и выхода; контекст — до 1024 токенов.

Модель предназначена для генерации текста, ответов на инструкции и коротких разговорных сценариев на английском языке. При дообучении использовались smol-smoltalk и данные для диалогов OpenAssistant (OASST1); обучение заняло 5,6 часа на одной RTX 3060. Модель распространяется в формате safetensors по лицензии Apache-2.0.

Из-за небольшого размера ответы могут быть неточными, непоследовательными или оскорбительными. По карточке, модель не проходила настройку на безопасность; её не следует использовать как источник фактов или запускать без контроля.

Сценарии применения

  • Создание коротких ответов на инструкции на английском языке
  • Прототипирование простого текстового чат-бота
  • Генерация продолжений текста и черновиков
  • Эксперименты с дообучением компактных языковых моделей

Ограничения

Ответы могут быть неточными, непоследовательными или оскорбительными; модель не проходила настройку на безопасность. Не рекомендуется использовать её как источник фактов или без надзора.

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

Boris

Boris-1.3-125M-Instruct

Boris-1.3-125M-Instruct is a 125 million-parameter language model created by New Millennium Artificial Intelligence (NMAI).

This is an instruction-tuned model. It follows instructions and holds a conversation. For the base (pretrained-only) version, see KSP-NMAI/Boris-1.3-125M.

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("KSP-NMAI/Boris-1.3-125M-Instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("KSP-NMAI/Boris-1.3-125M-Instruct")

messages = [{"role": "user", "content": "What's a good way to start learning C?"}]
ids = tok.apply_chat_template(messages, add_generation_prompt=True, return_tensors="pt")
out = model.generate(ids, max_new_tokens=120, do_sample=True, top_p=0.95)
print(tok.decode(out[0][ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True))

Details

ArchitectureGPT-2 (pre-LN, learned positional embeddings, tied embeddings)
Layers / heads / d_model12 / 12 / 768
Context length1024
Vocab50304 (GPT-NeoX-20B BPE, padded)
TokenizerEleutherAI/gpt-neox-20b
Precisiontrained in bf16 autocast with fp32 master weights

Fine-tuning

Fine-tuned on smol-smoltalk and OpenAssistant conversational data (OASST1) over 5.6 hours on one RTX 3060.

Benchmarks

Limitations

A model of this size will produce text that is frequently inaccurate, inconsistent, or offensive. It has received no alignment or safety tuning and should not be used for factual reference or deployed without supervision.

Copyright & License

Copyright 2026 Joseph Jones

This project and all associated files (the "Work") are licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this project except in compliance with the License. You may obtain a copy of the License at:

http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0

Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific language governing permissions and limitations under the License.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPT2LMHeadModel
Ревизия весов
b70e156

0 моделей