Uploaded finetuned model
- Developed by: IJAS
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-3-270m-unsloth-bnb-4bit
This gemma3_text model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 32 768 токенов
- Параметры
- 257 млн
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma3_text · dense
- Базовая модель
- gemma-3-270m-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 9 авг 2026
Ссылки
gemma270m
Дообученная IJAS модель Gemma 3 Text на 257 млн параметров для генерации текста на английском языке.
18скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены9 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
IJAS/gemma270m — дообученная IJAS языковая модель семейства Gemma 3 Text с плотной архитектурой Gemma3ForCausalLM и 257 млн параметров. Базовая модель — unsloth/gemma-3-270m-unsloth-bnb-4bit; обучение проводилось с использованием Unsloth и библиотеки TRL.
Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в задачах продолжения текста и построения простых текстовых ответов. Заявленная длина контекста — 32 768 токенов. В карточке указан английский язык и лицензия Apache-2.0. Описание не раскрывает специализацию дообучения и результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных сценариев требует проверки.
Сценарии применения
- продолжение английского текста
- генерация коротких текстовых ответов
- создание черновиков на английском языке
Ограничения
Карточка не указывает специализацию дообучения и не приводит оценок качества; проверьте результаты на своих примерах перед применением.
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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
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
- Gemma3ForCausalLM
- Ревизия весов
- a8c6915