/ Модель
Каталог

Характеристики

Контекст
1 024 токена
Параметры
411 млн
Архитектура
opt · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
22 сен 2026

Ссылки

Hugging Face

opt-babylm-350m-20eps-seed964

znhoughton
Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Экспериментальная модель OPT на 411 млн параметров, обученная с нуля на корпусе BabyLM для генерации текста.

765скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены22 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.

  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.

Открыть конструктор бенчмарка

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

znhoughton/opt-babylm-350m-20eps-seed964 — языковая модель семейства OPT, разработанная автором репозитория и обученная с нуля на наборе znhoughton/babylm-150m-v3. Модель содержит 411 млн параметров, использует архитектуру OPTForCausalLM и формат safetensors; длина контекста составляет 1024 токена.

Модель предназначена для генерации текста и экспериментов с языковыми моделями, обученными на корпусе BabyLM. В README не приведены сведения о конкретных сценариях применения, оценках качества или поддерживаемых естественных языках. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста в экспериментах с моделями BabyLM
  • изучение поведения компактных языковых моделей
  • сравнение результатов обучения на корпусе znhoughton/babylm-150m-v3

Ограничения

README не сообщает об оценках качества или ограничениях применения; контекст модели ограничен 1024 токенами.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии
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 015моделейII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

opt-babylm-350m-20eps-prenorm-seed964

This model was trained from scratch on the znhoughton/babylm-150m-v3 dataset.

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 0.00015
  • train_batch_size: 50
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 964
  • distributed_type: multi-GPU
  • num_devices: 4
  • gradient_accumulation_steps: 2
  • total_train_batch_size: 400
  • total_eval_batch_size: 32
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH_FUSED with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 732
  • num_epochs: 20.0

Training results

Framework versions

  • Transformers 4.46.3
  • Pytorch 2.4.1+cu124
  • Datasets 3.1.0
  • Tokenizers 0.20.3

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
OPTForCausalLM
Ревизия весов
f666d01

0 моделей

    Создать бенчмарк