/ Модель

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
moa_metric · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
23 сен 2025

MoA-155M

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

MoA-155M — англоязычная модель генерации текста семейства Mixture of Attention для ответов на инструкции и математические запросы.

3 100скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 окт 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

MoA-155M — модель генерации текста семейства Mixture of Attention, опубликованная Convergent Intelligence LLC: Research Division. Репозиторий содержит веса PyTorch для архитектуры MoAMetricLM и конфигурацию Transformers. Карточка связывает модель с серией MoA, но не приводит размер параметров и не указывает отдельную базовую модель.

Модель предназначена для генерации текста; в метаданных отмечены английский язык и обучающие наборы MathInstruct и alpaca-cleaned, что указывает на задачи математических инструкций и общего следования инструкциям. Заявленная длина контекста — 1024 токена. Лицензия — Apache-2.0.

Карточка не содержит результатов оценки, подробностей обучения или конкретных рекомендаций по применению, поэтому качество ответов и фактические возможности модели по ней определить нельзя. Следует учитывать ограниченный контекст и проверять сгенерированные ответы.

Сценарии применения

  • генерация ответов на англоязычные инструкции
  • черновое решение математических задач в текстовом формате
  • эксперименты с компактными моделями генерации текста

Ограничения

Контекст ограничен 1024 токенами; карточка не приводит результатов оценки и подробностей обучения, поэтому качество ответов не установлено.

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

Model Card for Model ID

Model Details

Model Description

This is the model card of a 🤗 transformers model that has been pushed on the Hub. This model card has been automatically generated.

  • Developed by: [More Information Needed]
  • Funded by [optional]: [More Information Needed]
  • Shared by [optional]: [More Information Needed]
  • Model type: [More Information Needed]
  • Language(s) (NLP): [More Information Needed]
  • License: [More Information Needed]
  • Finetuned from model [optional]: [More Information Needed]

Model Sources [optional]

  • Repository: [More Information Needed]
  • Paper [optional]: [More Information Needed]
  • Demo [optional]: [More Information Needed]

Uses

Direct Use

[More Information Needed]

Downstream Use [optional]

[More Information Needed]

Out-of-Scope Use

[More Information Needed]

Bias, Risks, and Limitations

[More Information Needed]

Recommendations

Users (both direct and downstream) should be made aware of the risks, biases and limitations of the model. More information needed for further recommendations.

How to Get Started with the Model

Use the code below to get started with the model.

[More Information Needed]

Training Details

Training Data

[More Information Needed]

Training Procedure

Preprocessing [optional]

[More Information Needed]

Training Hyperparameters

  • Training regime: [More Information Needed]

Speeds, Sizes, Times [optional]

[More Information Needed]

Evaluation

Testing Data, Factors & Metrics

Testing Data

[More Information Needed]

Factors

[More Information Needed]

Metrics

[More Information Needed]

Results

[More Information Needed]

Summary

Model Examination [optional]

[More Information Needed]

Environmental Impact

Carbon emissions can be estimated using the Machine Learning Impact calculator presented in Lacoste et al. (2019).

  • Hardware Type: [More Information Needed]
  • Hours used: [More Information Needed]
  • Cloud Provider: [More Information Needed]
  • Compute Region: [More Information Needed]
  • Carbon Emitted: [More Information Needed]

Technical Specifications [optional]

Model Architecture and Objective

[More Information Needed]

Compute Infrastructure

[More Information Needed]

Hardware

[More Information Needed]

Software

[More Information Needed]

Discrepancy Calculus Foundation

This model is part of the Convergent Intelligence LLC: Research Division portfolio. All models in this portfolio are developed under the Discrepancy Calculus (DISC) framework — a measure-theoretic approach to understanding and controlling the gap between what a model should produce and what it actually produces.

DISC treats training singularities (loss plateaus, mode collapse, catastrophic forgetting) not as failures to be smoothed over, but as structural signals that reveal the geometry of the learning problem. Key concepts:

  • Discrepancy Operator (D): Measures the gap between expected and observed behavior at each training step
  • Jump Sets: Boundaries where model behavior changes discontinuously — these are features, not bugs
  • Ghost Imprinting: Teacher knowledge that transfers to student models through weight-space topology rather than explicit distillation signal

For the full mathematical treatment, see Discrepancy Calculus: Foundations and Core Theory (DOI: 10.57967/hf/8194).

Citation chain: Structure Over Scale (DOI: 10.57967/hf/8165) → Three Teachers to Dual Cognition (DOI: 10.57967/hf/8184) → Discrepancy Calculus (DOI: 10.57967/hf/8194)

Citation [optional]

BibTeX:

[More Information Needed]

APA:

[More Information Needed]

Glossary [optional]

[More Information Needed]

More Information [optional]

[More Information Needed]

Model Card Authors [optional]

[More Information Needed]

Model Card Contact

[More Information Needed]


Convergent Intelligence Portfolio

Part of the Mixture of Attention Series by Convergent Intelligence LLC: Research Division

Related Models

ModelDownloadsFormat
MoA-100M14HF
MoA-150M4HF
MoA-400M3HF

Top Models from Our Lab

ModelDownloads
Qwen3-1.7B-Thinking-Distil501
LFM2.5-1.2B-Distilled-SFT342
Qwen3-1.7B-Coder-Distilled-SFT302
Qwen3-0.6B-Distilled-30B-A3B-Thinking-SFT-GGUF203
Qwen3-1.7B-Coder-Distilled-SFT-GGUF194

Total Portfolio: 41 models | 2,781 total downloads

Last updated: 2026-03-28 12:58 UTC


From the Convergent Intelligence Portfolio

DistilQwen Collection — Our only BF16 series. Proof-weighted distillation from Qwen3-30B-A3B → 1.7B and 0.6B on H100. Three teacher variants (Instruct, Thinking, Coder), nine models, 2,788 combined downloads. The rest of the portfolio proves structure beats scale on CPU. This collection shows what happens when you give the methodology real hardware.

Top model: Qwen3-1.7B-Coder-Distilled-SFT — 508 downloads

Full methodology: Structure Over Scale (DOI: 10.57967/hf/8165)

Convergent Intelligence LLC: Research Division

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Нельзя запустить

Архитектура moa_metric неизвестна transformers в образе рантайма.

Класс архитектуры
MoAMetricLM
Ревизия весов
ee739c2

0 моделей