We simply applied the methodology from the paper titled "TransMLA: MLA Is All You Need" to convert the attention mechanism within the Llama-3 model from Grouped Query Attention (GQA) to Multi-Head Latent Attention (MLA), Kinda.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.1-8B-Instruct
- Опубликована
- 4 авг 2026
Ссылки
Llama-3.1-8B-TransMLA-PreRecovery
Экспериментальная версия Llama 3.1 8B Instruct с механизмом внимания MLA для генерации текста.
69скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 авг 2026
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
ForSureTesterSim/Llama-3.1-8B-TransMLA-PreRecovery — экспериментальная производная модель на базе meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct. В ней механизм внимания Llama 3.1 преобразован с Grouped Query Attention (GQA) в Multi-Head Latent Attention (MLA) по методике статьи «TransMLA: MLA Is All You Need». Модель предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. В репозитории указаны веса PyTorch и SafeTensors, размер модели — 7,5 млрд параметров, контекст — 131 072 токена. Карточка ориентирована на английский язык; базовая модель описана как многоязычная.
Сценарии применения
- генерация ответов в диалоге на английском языке
- создание и продолжение текстов
- сравнение MLA и GQA в языковой модели
- эксперименты с преобразованием механизма внимания Llama 3.1
Ограничения
Это предварительная экспериментальная версия с преобразованным механизмом внимания; название указывает на состояние до этапа восстановления (PreRecovery). В README не приведены результаты оценки качества или сведения о проверке модели после преобразования.
Для каких профессий подходит3
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 385моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей
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
- TransLlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 58d871f