/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
1,2 млрд
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.2-1B
Библиотека
transformers
Опубликована
22 сен 2026

thagiPo-llama3.2-1B-math

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная версия Llama 3.2 1B для диалоговой генерации текста с заявленной математической направленностью.

582скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 сен 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

JoaoGuiAlves/thagiPo-llama3.2-1B-math — дообученная разработчиком на TRL текстовая модель семейства Llama 3.2. Она основана на meta-llama/Llama-3.2-1B, имеет около 1,2 млрд параметров и предназначена для генерации текста в диалоговом формате; в названии заявлена математическая специализация. Модель принимает текстовые запросы и генерирует текст, поддерживает контекст до 131 072 токенов и распространяется в формате safetensors для Transformers.

Карточка не приводит результатов математических тестов или подробностей о тренировочных данных, поэтому качество решения математических задач по этим сведениям оценить нельзя. Условия лицензии в предоставленных материалах не указаны.

Сценарии применения

  • генерация ответов на математические вопросы
  • диалоговое решение задач с текстовым условием
  • создание пояснений к математическим ответам

Ограничения

В карточке нет результатов математических тестов и сведений о тренировочных данных, поэтому заявленную специализацию и точность ответов оценить нельзя. Лицензия не указана в предоставленных материалах.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for thagiPo-llama3.2-1B-math

This model is a fine-tuned version of meta-llama/Llama-3.2-1B. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="JoaoGuiAlves/thagiPo-llama3.2-1B-math", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 1.13.0
  • Transformers: 5.17.0
  • Pytorch: 2.14.0
  • Datasets: 5.0.1
  • Tokenizers: 0.23.2

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
434692f

0 моделей