This model is finetuned version of HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct. It has been trained using TRL.
Quick start
Training procedure
The model was trained with DPO
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 362 млн
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- SmolLM2-360M-Instruct
- Опубликована
- 2 сен 2026
Ссылки
smolk12_dpo
Компактная модель SmolLM2 на 361,8 млн параметров, дообученная методом DPO для диалогов и генерации текста.
530скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены16 сен 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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
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
zariness00/smolk12_dpo — дообученная автором карточки модель HuggingFaceTB/SmolLM2-360M-Instruct, созданная с помощью TRL методом Direct Preference Optimization (DPO). Это компактная плотная языковая модель архитектуры Llama с 361,8 млн параметров, предназначенная для генерации текста и диалогов. Модель принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 8192 токена.
Модель подходит для локальных экспериментов с диалоговой генерацией и адаптацией небольших языковых моделей. Базовая модель описана в каталоге как англоязычная инструктивная модель Hugging Face. README не уточняет датасет, языки и особенности качества именно этой версии. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- эксперименты с DPO для небольших языковых моделей
- генерация ответов в текстовом диалоге
- локальный запуск компактной чат-модели
Ограничения
Языки, датасет и качество этой версии в README не описаны; англоязычность указана только для базовой модели. Лицензия в предоставленных данных отсутствует.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 4c23853