Uploaded finetuned model
- Developed by: Lingarajuyadav
- 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
- 4 июл 2026
Ссылки
gemma3_270m_kannada_merged
Дообученная модель Gemma 3 с 257 млн параметров для генерации текста по текстовому запросу.
20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены4 июл 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
Модель Lingarajuyadav/gemma3_270m_kannada_merged — дообученная текстовая модель генерации на архитектуре Gemma 3, разработанная Lingarajuyadav на базе unsloth/gemma-3-270m-unsloth-bnb-4bit с использованием Unsloth и Hugging Face TRL. Она предназначена для генерации текста и может применяться в сценариях, где требуется продолжить или создать текст на основе текстового запроса.
Модель содержит 257 млн параметров, имеет контекст длиной до 32 768 токенов и распространяется в формате safetensors. Для репозитория указана лицензия Apache-2.0. Метаданные относят карточку к английскому языку, а название модели указывает на Kannada; подтверждённых сведений о качестве и языковом охвате в README нет.
Сценарии применения
- продолжение текста по заданному началу
- создание коротких текстовых ответов
- генерация текста на английском языке
- эксперименты с компактной моделью Gemma 3
Ограничения
README не приводит оценок качества, обучающих данных или подтверждения поддержки каннада; метаданные карточки указывают английский язык. Небольшой размер модели может ограничивать сложность и надёжность генерируемых ответов.
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- a96363c