/ Модель

Характеристики

Контекст
2 048 токенов
Параметры
1,2 млрд
Архитектура
gpt_neox · dense
Базовая модель
pythia-1b-deduped
Библиотека
transformers
Опубликована
27 ноя 2025

pythia1b-sft-tldr

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная англоязычная модель GPT-NeoX на 1,2 млрд параметров для генерации ответов на пользовательские вопросы.

69скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 ноя 2025

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

yuxuanw8/pythia1b-sft-tldr — дообученная авторегрессионная языковая модель на базе EleutherAI/pythia-1b-deduped. Модель разработана автором репозитория yuxuanw8 и обучена с помощью TRL на данных для SFT; карточка демонстрирует генерацию ответа на вопрос пользователя.

Модель содержит 1,2 млрд параметров, использует архитектуру GPT-NeoX и библиотеку Transformers. Она предназначена для генерации текста в формате диалога; максимальная длина контекста составляет 2048 токенов. В метаданных указаны английский язык базовой модели и формат весов safetensors.

Карточка не описывает состав обучающего набора, качество, оценку результатов или дополнительные возможности модели. Условия лицензии в предоставленных данных не указаны.

Сценарии применения

  • генерация ответа на вопрос в диалоге
  • создание короткого текстового продолжения
  • эксперименты с SFT на базе Pythia
  • прототипирование генерации текста через Transformers

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества и сведений о данных обучения, поэтому пригодность для конкретных задач не подтверждена. Контекст ограничен 2048 токенами; лицензия в предоставленных данных не описана.

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 pythia1b-sft-tldr

This model is a fine-tuned version of EleutherAI/pythia-1b-deduped. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="yuxuanw8/pythia1b-sft-tldr", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 0.24.0
  • Transformers: 4.57.1
  • Pytorch: 2.8.0
  • Datasets: 3.2.0
  • Tokenizers: 0.22.1

Citations

Cite TRL as:

@misc{vonwerra2022trl,
	title        = {{TRL: Transformer Reinforcement Learning}},
	author       = {Leandro von Werra and Younes Belkada and Lewis Tunstall and Edward Beeching and Tristan Thrush and Nathan Lambert and Shengyi Huang and Kashif Rasul and Quentin Gallou{\'e}dec},
	year         = 2020,
	journal      = {GitHub repository},
	publisher    = {GitHub},
	howpublished = {\url{https://github.com/huggingface/trl}}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
GPTNeoXForCausalLM
Ревизия весов
9b78807

0 моделей