/ Модель

Характеристики

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

Boris-75M

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Небольшая базовая GPT-2-модель NMAI для продолжения англоязычного текста и экспериментов с генерацией.

83скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 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-75M — базовая предварительно обученная языковая модель на 75 млн параметров от New Millennium Artificial Intelligence (NMAI). Это плотная GPT-2-модель с 12 слоями, 9 головами внимания, размерностью скрытого представления 576 и обучаемыми позиционными эмбеддингами; длина контекста составляет 1024 токена. Модель обучалась на корпусах FineWeb-Edu и DCLM Baseline.

Модель предназначена для продолжения текста по заданному фрагменту: например, для экспериментов с генерацией, прототипирования и изучения небольших языковых моделей. Она не проходила настройку на следование инструкциям и не предназначена для диалога; для таких сценариев авторы указывают отдельную версию Boris-75M-Instruct. Модель работает с текстом на английском языке.

Из-за небольшого размера и отсутствия выравнивания с предпочтениями человека модель может часто генерировать неточный, противоречивый или оскорбительный текст. Её не следует использовать как источник фактов или развёртывать без контроля. Лицензия — Apache-2.0.

Сценарии применения

  • продолжение англоязычного текста по началу фразы
  • эксперименты с компактными языковыми моделями
  • прототипирование генерации текста
  • изучение работы архитектуры GPT-2

Ограничения

Модель не настроена на инструкции или диалог и может выдавать неточный, противоречивый или оскорбительный текст. Не подходит для использования как источника фактов или для развёртывания 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-75M

Boris-75M is a 75 million-parameter language model created by New Millennium Artificial Intelligence (NMAI).

This is a base (pretrained) model. It has not been instruction-tuned and does not follow instructions or hold a conversation — it continues text. For an instruction-following version, see KSP-NMAI/Boris-75M-Instruct.

Usage

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

tok = AutoTokenizer.from_pretrained("KSP-NMAI/Boris-75M")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("KSP-NMAI/Boris-75M")

ids = tok("The ocean is", return_tensors="pt").input_ids
out = model.generate(ids, max_new_tokens=40, do_sample=True, top_p=0.95)
print(tok.decode(out[0], 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

Base model training

Trained on 1.55B tokens for 14:49:08 on one RTX 3060.

Final loss3.6356
Final grad norm0.328
Final learning rate6.00e-05

Benchmarks

Limitations

A base 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
66ba02e

0 моделей