Компактная причинная модель на архитектуре Llama для генерации текста, обученная на юридических, финансовых и образовательных материалах.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
SLM-125M — причинная языковая модель с 125,8 млн параметров, разработанная rharihprasad и обученная с нуля. Она основана на архитектуре Llama и предназначена для генерации текста; модель содержит 12 слоёв, 12 голов внимания, размерность скрытого слоя 768 и словарь из 16 384 токенов. Контекст составляет 1 024 токена.
Обучающие данные включали судебные решения США, документы SEC и образовательные материалы FineWeb-Edu, поэтому модель может быть полезна для экспериментов с генерацией текста в этих тематиках. Она компактна, но карточка не сообщает об оценках качества или специальных возможностях диалога. Репозиторий содержит веса в формате safetensors; лицензия в предоставленных данных не указана.
Контекст ограничен 1 024 токенами, а размер модели составляет 125,8 млн параметров; карточка не приводит оценок качества и лицензии.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
A custom 125M parameter causal language model trained from scratch on legal opinions, SEC filings, and educational web data.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…