Uploaded model
- Developed by: CK0607
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Размер весов
- 6,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 4 ноя 2024
Ссылки
llama3.2-3B-CodeP
Дообученная 3,2-миллиардная модель Llama для диалоговой генерации текста с заявленной в названии ориентацией на код.
22скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 ноя 2024
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.
Добавьте модель в бенчмарк
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Опишите свои задачи
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Запустите и опубликуйте
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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
CK0607/llama3.2-3B-CodeP — дообученная CK0607 модель генерации текста на архитектуре LlamaForCausalLM, основанная на unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit. Модель содержит 3,2 млрд параметров и рассчитана на контекст до 131 072 токенов; для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL.
Модель предназначена для диалоговой генерации текста. Название репозитория указывает на ориентацию на программный код, однако README не описывает конкретные возможности в программировании или результаты обучения. Доступна по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге
- составление текстовых инструкций
- помощь с программным кодом
Ограничения
README не приводит оценок качества, состав обучающих данных или подтверждённых результатов для задач программирования; заявленную в названии ориентацию на код следует считать неподтверждённой описанием карточки.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
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.2Разработка и данныеСоздание и понимание программного кодаAI помогает писать, объяснять и связывать программный код с требованиями и существующей системой.20 задач21 443моделиII.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделей
Также подходит для
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 0ad8c8c