pythia-160m-mlx

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Model Summary

This is an MLX conversion of EleutherAI/pythia-160m, part of EleutherAI's Pythia suite -- a set of models trained with identical data ordering and architecture across scales, designed for interpretability and scientific research into LLM training dynamics.

This is an unofficial, community-produced conversion. All credit for the base model goes to EleutherAI.

Usage

pip install -U mlx-lm
mlx_lm.generate --model masahiroid/pythia-160m-mlx --prompt "The history of artificial intelligence began" --max-tokens 200

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("masahiroid/pythia-160m-mlx")
response = generate(model, tokenizer, prompt="The history of artificial intelligence began", max_tokens=200, verbose=True)
print(response)

Note: this is a base model (not instruction-tuned), so it continues text rather than following chat-style instructions.

Specs

Item	Value
Base model	EleutherAI/pythia-160m (160M parameters)
Precision	float16
Framework	MLX
Peak memory (tested)	~0.35 GB

Notes

• This is a community conversion, not an official release from EleutherAI.

Security

Audited against its upstream with model-audit-lite: weight format, bundled code, and a machine-readable lineage (ML-BOM). Details, checksums and how to reproduce: SECURITY.md.

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モデルの概要

本モデルは、EleutherAIが公開している解釈可能性・学習ダイナミクス研究向けモデル群 「Pythia」の一つ EleutherAI/pythia-160m のMLX変換版です（非公式）。元モデルの著作権はEleutherAIに帰属します。

使い方

pip install -U mlx-lm
mlx_lm.generate --model masahiroid/pythia-160m-mlx --prompt "The history of artificial intelligence began" --max-tokens 200

from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("masahiroid/pythia-160m-mlx")
response = generate(model, tokenizer, prompt="The history of artificial intelligence began", max_tokens=200, verbose=True)
print(response)

注: これはベースモデルです（instruction-tuning無し）。チャット形式の指示に従うのではなく、 文章の続きを生成します。

Specs

Item	Value
ベースモデル	EleutherAI/pythia-160m（160M params）
精度	float16
フレームワーク	MLX
ピークメモリ（実測）	約0.35 GB

備考

• 本変換は非公式のコミュニティ版です。EleutherAIによる公式リリースではありません。

セキュリティー

model-audit-lite で変換元と突き合わせて監査済みです（重みの形式、同梱コード、機械可読な系譜＝ML-BOM）。詳細・チェックサム・再現方法は SECURITY.md をご覧ください。