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pocket-lm-269m-executor
Magurofg/pocket-lm-269m-executor
pocket-lm-269m-executor is a machine learning model from Magurofg. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product. It is set up for pytorch. The card lists the license as apache-2.0.
Pré-treino do zero (286M efetivos, 12h de H100, 7,0 bi de tokens) com a fase de decay dominada por ações de celular (intenção + campos estruturados). Nome interno full-executor-v1.
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At a glance
- Library
- pytorch
- License
- apache-2.0
- Access
- Public
- Created
- Aug 14, 2026
- Updated
- Aug 14, 2026
- SHA
- a16fcf02
Model card
From the Hugging Face model README
Pocket-LM 269M — base executor (executor-v1)
Pré-treino do zero (286M efetivos, 12h de H100, 7,0 bi de tokens) com a fase de decay
dominada por ações de celular (intenção + campos estruturados). Nome interno
full-executor-v1.
O achado central: intenção 86,4% e saída bem-formada 98,2% saem direto do pré-treino, sem nenhum SFT. O SFT só fecha a extração de campos (F1 38→73,7 com parada correta).
Arquitetura GPT 20 camadas / 16 cabeças / n_embd 1024 / contexto 512 / BPE 16.384. Pesos bf16 safetensors; código em MaxxArtes/pocket-lm-269m.
Números medidos
| métrica | valor |
|---|---|
| CALAME-PT | 49,86 |
| LAMBADA-PT | 35,01 |
| intenção (sem SFT) | 86,4 |
| F1 de campos com parada (sem SFT) | 73,65 |
| saída bem-formada (sem SFT) | 98,2 |
| 5-shot (MASSIVE) | 35,67 |
Uso pretendido
Base recomendada para executores de ações on-device em pt-BR. Os adapters de produto
derivados (adapter-app-v1, adapter-whats-v1) estão na mesma coleção.
- Library
- pytorch
- License
- apache-2.0
- Languages
- pt
- Created
- Aug 14, 2026
- Updated
- Aug 14, 2026