Llama-3.2-3B-Instruct aligned using DPO on the argilla/ultrafeedback-binarized-preferences
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- Llama-3.2-3B-Instruct
- Библиотека
- transformers
- Опубликована
- 1 апр 2026
Ссылки
Llama-3.2-3B-DPO-merged
Диалоговая модель Llama-3.2-3B, дообученная методом DPO для генерации текста и ответов на запросы.
29скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены5 апр 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
MInAlA/Llama-3.2-3B-DPO-merged — диалоговая языковая модель на архитектуре Llama, полученная выравниванием Llama-3.2-3B-Instruct методом DPO на наборе предпочтений argilla/ultrafeedback-binarized-preferences. Модель содержит 3,2 млрд параметров, принимает текст и генерирует текст; поддерживает контекст до 131072 токенов и предназначена для использования через библиотеку Transformers.
Модель подходит для диалогов, генерации ответов и других текстовых задач общего назначения. В метаданных указаны мультиязычные возможности базовой модели, но конкретный перечень языков для этой производной модели не приведён. Репозиторий содержит веса в формате safetensors. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Сценарии применения
- ответы на вопросы в диалоге
- генерация текстовых ответов по запросу
- ведение многоходового диалога
- создание черновиков и вариантов текста
Ограничения
Языки, на которых эта производная модель проверена, и её качество на конкретных задачах в предоставленных данных не описаны. Лицензия также не указана в предоставленных данных.
Для каких профессий подходит14
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 831модельI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
Также подходит для
- III.5Управление персоналом и организацией
- I.7Речь, диалоги и встречи
- III.10Проекты, процессы и операционное управление
- III.1Стратегия, продукт и бизнес-модели
- III.8Договоры, юридическая работа и compliance
- I.3Извлечение и структурирование данных
- I.11Классификация, ранжирование и сопоставление
- I.14Автоматизация процессов и AI-агенты
- I.6Перевод и языковая адаптация
- III.9Закупки и управление поставщиками
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 · transformers
Подбираем GPU…
- Класс архитектуры
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 75b030e