Дообученная на части турецкой Википедии модель Gemma 3 для генерации текста и диалогов, прежде всего на турецком языке.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Модель AhmetSemih/gemma3-4b-freezed-pretrain_final разработана AhmetSemih и обучалась с использованием Unsloth на базе AhmetSemih/tr-gemma-128k-4b. Во время обучения обновлялись только слой lm_head и embeddings; использовалось около 15% корпуса турецкой Википедии. По метаданным это плотная модель семейства Gemma 3 с архитектурой Gemma3ForConditionalGeneration и возможностью чата, предназначенная для генерации текста. Размер модели и длина контекста в предоставленных данных не указаны.
Модель ориентирована прежде всего на турецкий язык и может применяться для диалогов и генерации текста на турецком. В метаданных также отмечен английский язык, но его уровень поддержки не уточнён. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия — Apache 2.0.
Обучение ограничивалось выходным слоем и embeddings, поэтому возможности модели могут быть уже, чем у полноценно дообученной базовой модели; в README нет результатов оценки качества или подробного описания ограничений.
Обучались только lm_head и embeddings, поэтому качество и способности модели могут быть ограничены по сравнению с полноценным дообучением; в карточке не приведены результаты оценки.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
This model was pretrained using the Unsloth framework. Only lm_head and embedding part trained. Approximately 15% of the Turkish Wikipedia dataset was used during training.(4 hour -A100)
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…