anaksor-ocr
Sokheng · 工具包
这个模型从文档、收据和路牌照片里读取高棉语和英语文字,用一个检测器找文本行,再用识别器读每一行。适合需要在 Python 里做高棉语 OCR 的开发者。
MineAI Technology 推出的 355M 参数英文小型聊天模型,遵循简单的 User 和 Assistant 格式。这是研究级模型,回答能干净收尾、会写简短代码,但没有增加知识。
mine:o2-small 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。
pip install -U huggingface_hub hf download MineAITechnology/mine-o2-small
mine:o2-small SFT 是 MineAI Technology 推出的 355M 参数聊天模型,由 Bilal Mehtab 开发。它是 GPT-NeoX 系列的仅解码器模型,上下文窗口为 4096 个 token。它用约 50M 训练 token 分三个简短轮次微调,并以 User 和 Assistant 的格式作答。
适合想要一个能运行、能检查的小型模型的学习者和研究人员,也适合需要轻量聊天基线的开发者。
| Industry | Who uses it | How they use it | Example |
|---|---|---|---|
| 研究 | 机器学习研究人员 | 研究小型仅解码器聊天模型及其局限 | 小模型对比的基线 |
| 教育 | 学生 | 了解微调如何塑造行为 | 三轮 SFT 的演示 |
| 软件 | 开发者 | 在小模型上测试聊天格式 | 能干净收尾的原型 |
| 爱好 | 折腾爱好者 | 在配置很低的硬件上运行模型 | 一个本地聊天小玩意 |
如果你需要准确的事实或推理能力,可以跳过它,因为模型卡把它描述为小型研究模型。
| Use case | Who | What they get back |
|---|---|---|
| 简短聊天回答 | 个人 | 能干净收尾的简短回复 |
| 简短代码片段 | 学习者 | 几小段代码 |
| 安全行为检查 | 研究人员 | 对明显有害请求的明确拒绝 |
pip install -U huggingface_hub hf download MineAITechnology/mine-o2-small
把你的消息写成一个 User 回合,让模型以 Assistant 的身份继续。模型卡说它遵循这种简单的聊天格式,能干净地停下来,也知道是谁做了它。
你写一个 User 回合,要求写一个把两个数相加的简短 Python 函数。模型以 Assistant 的身份回答几行代码然后停下,不过不要指望它提供事实。
先从一条简短的指令开始,并带着批判的眼光读它的回复。模型卡坦率地说这是一个小型研究模型,所以把它当作玩具或基线。
它有 24 个 Transformer 块,隐藏维度 1024,16 个注意力头,使用旋转位置编码。输入和输出嵌入共享权重,词表有 50,257 个 token。在标准测试上,模型卡把它排在与基础模型持平的位置,落后于 SmolLM2 360M 和 Qwen2.5 0.5B。
MineAI Technology 推出的 355M 参数英文小型聊天模型,遵循简单的 User 和 Assistant 格式。这是研究级模型,回答能干净收尾、会写简短代码,但没有增加知识。
由 MineAITechnology 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的,模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。
它是什么:mine:o2-small SFT 是 MineAI Technology 推出的 355M 参数聊天模型,由 Bilal Mehtab 开发。它是 GPT-NeoX 系列的仅解码器模型,上下文窗口为 4096 个 token。它用约 50M 训练 token 分三个简短轮次微调,并以 User 和 Assistant 的格式作答。
适合谁:适合想要一个能运行、能检查的小型模型的学习者和研究人员,也适合需要轻量聊天基线的开发者。
Industry | Who uses it | How they use it | Example
研究 | 机器学习研究人员 | 研究小型仅解码器聊天模型及其局限 | 小模型对比的基线
教育 | 学生 | 了解微调如何塑造行为 | 三轮 SFT 的演示
软件 | 开发者 | 在小模型上测试聊天格式 | 能干净收尾的原型
爱好 | 折腾爱好者 | 在配置很低的硬件上运行模型 | 一个本地聊天小玩意
如果你需要准确的事实或推理能力,可以跳过它,因为模型卡把它描述为小型研究模型。
用在哪里:
Use case | Who | What they get back
简短聊天回答 | 个人 | 能干净收尾的简短回复
简短代码片段 | 学习者 | 几小段代码
安全行为检查 | 研究人员 | 对明显有害请求的明确拒绝
如何设置:
pip install -U huggingface_hub
hf download MineAITechnology/mine-o2-small
如何使用:把你的消息写成一个 User 回合,让模型以 Assistant 的身份继续。模型卡说它遵循这种简单的聊天格式,能干净地停下来,也知道是谁做了它。
示例:你写一个 User 回合,要求写一个把两个数相加的简短 Python 函数。模型以 Assistant 的身份回答几行代码然后停下,不过不要指望它提供事实。
新手与专家:先从一条简短的指令开始,并带着批判的眼光读它的回复。模型卡坦率地说这是一个小型研究模型,所以把它当作玩具或基线。
它有 24 个 Transformer 块,隐藏维度 1024,16 个注意力头,使用旋转位置编码。输入和输出嵌入共享权重,词表有 50,257 个 token。在标准测试上,模型卡把它排在与基础模型持平的位置,落后于 SmolLM2 360M 和 Qwen2.5 0.5B。
写一个 User 回合
模型以 Assistant 身份继续
以回答结束标记收尾
返回简短回复
注意事项:
用 Hugging Face 的命令行下载它的文件:
pip install -U huggingface_hub
hf download MineAITechnology/mine-o2-small
然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 4 KB
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