/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
69,5 млрд
Размер весов
141 ГБ
Лицензия
Apache 2.0
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
llama-3.3-70b-instruct-unsloth-bnb-4bit
Опубликована
26 дек 2025

llama-3.3-70B-Instruct-en-tt

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная Llama 3.3 70B для перевода текстов с английского на татарский язык.

111скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены23 мар 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

KickItLikeShika дообучил Llama 3.3 70B Instruct для перевода с английского на татарский язык. Модель создана в рамках Low Resource Machine Translation Workshop (EACL26) и обучена на новом синтетическом датасете, представленном автором в исследовании. Это плотная авторегрессионная модель семейства Llama с 69,5 млрд параметров; метаданные указывают контекст до 131 072 токенов и формат safetensors.

Модель предназначена для машинного перевода текстов с английского на татарский в сценариях работы с языком с ограниченными ресурсами. Лицензия — Apache-2.0. Карточка не приводит результатов оценки качества или подробностей обучающих данных, поэтому качество перевода и устойчивость на разных жанрах по этим сведениям определить нельзя.

Сценарии применения

  • перевод текста с английского на татарский
  • черновой перевод англоязычных материалов для татароязычной аудитории
  • эксперименты с машинным переводом для языка с ограниченными ресурсами

Ограничения

В карточке не приведены метрики качества и подробности синтетического обучающего датасета. Назначение заявлено для перевода с английского на татарский; качество в других направлениях перевода не описано.

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

Llama 70b English to Tatar Translation (Synthetic Data)

  • Developed by: KickItLikeShika
  • License: apache-2.0
  • Finetuned from model : unsloth/llama-3.3-70b-instruct-unsloth-bnb-4bit

Model was trained as part of Low Resource Machine Translation Workshop (EACL26) https://www.loresmt.org/

The model was trained on a new synthetic dataset introduced as part of my research on the workshop

Training data: https://huggingface.co/datasets/KickItLikeShika/english-tatar-translation

Citation

@inproceedings{khamis-2026-navigating,
    title = "Navigating Data Scarcity in Low-Resource {E}nglish-{T}atar Translation using {LLM} Fine-Tuning",
    author = "Khamis, Ahmed Khaled",
    editor = "Ojha, Atul Kr.  and
      Liu, Chao-hong  and
      Vylomova, Ekaterina  and
      Pirinen, Flammie  and
      Washington, Jonathan  and
      Oco, Nathaniel  and
      Zhao, Xiaobing",
    booktitle = "Proceedings for the Ninth Workshop on Technologies for Machine Translation of Low Resource Languages ({L}o{R}es{MT} 2026)",
    month = mar,
    year = "2026",
    address = "Rabat, Morocco",
    publisher = "Association for Computational Linguistics",
    url = "https://aclanthology.org/2026.loresmt-1.16/",
    pages = "198--202",
    ISBN = "979-8-89176-366-1"
}

Как запустить

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

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
889a7a8

0 моделей