/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
gpt2 · dense
Базовая модель
Boris-1.3-75M
Библиотека
transformers
Опубликована
26 июл 2026

Boris-1.3-75M-Instruct

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Компактная англоязычная GPT-2-модель для выполнения инструкций и ведения диалогов.

78скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены26 июл 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-1.3-75M-Instruct — языковая модель на 75 млн параметров от New Millennium Artificial Intelligence (NMAI), предназначенная для генерации текста, выполнения инструкций и диалогов. Это дообученная версия Boris-1.3-75M.

Модель использует архитектуру GPT-2: 12 слоёв, 9 голов внимания, размерность скрытого состояния 576 и обучаемые позиционные эмбеддинги. Контекст ограничен 1024 токенами. Модель работает с текстом на английском языке и доступна в формате safetensors через Transformers.

Модель компактна и поддерживает диалоговый формат, однако из-за небольшого размера часто генерирует неточные, несвязные или оскорбительные ответы. Она не проходила настройку на безопасность и не подходит для использования как источника фактов или для работы без контроля. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • создание простого англоязычного чат-бота
  • генерация коротких ответов на инструкции
  • эксперименты с небольшими диалоговыми языковыми моделями

Ограничения

Модель часто генерирует неточные, несвязные или оскорбительные ответы; она не проходила настройку на безопасность. Не следует использовать её как источник фактов или развёртывать 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-1.3-75M-Instruct

Boris-1.3-75M-Instruct is a 75 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-1.3-75M.

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
 
tok = AutoTokenizer.from_pretrained("KSP-NMAI/Boris-1.3-75M-Instruct")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("KSP-NMAI/Boris-1.3-75M-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 / 9 / 576
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 for 279,815 examples over 8:19:30 on one RTX 3060.

Final loss1.4162
Final grad norm1.185
Final learning rate1.00e-05

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
658a055

0 моделей