Uploaded finetuned model
- Developed by: Manan17
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : hmellor/tiny-random-LlamaForCausalLM
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 8 192 токена
- Параметры
- 520 192
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- tiny-random-LlamaForCausalLM
- Опубликована
- 20 фев 2026
Ссылки
my-tiny-llama
Небольшая дообученная модель Llama для генерации текста и общения в чате.
526скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены20 фев 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
Manan17/my-tiny-llama — небольшая языковая модель семейства Llama, дообученная Manan17 на основе hmellor/tiny-random-LlamaForCausalLM. Модель предназначена для генерации текста и поддерживает сценарий общения в формате чата.
В метаданных указаны 520,2 тыс. параметров и контекстное окно до 8192 токенов. Для обучения использовались Unsloth и библиотека TRL из Hugging Face; веса представлены в формате safetensors. Заявлена поддержка английского языка.
Из-за малого размера и случайно инициализированной базовой модели практическая способность модели связно отвечать и следовать инструкциям может быть ограничена; README не приводит оценок качества или подробностей обучающих данных. Лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- эксперименты с генерацией текста
- проверка конвейера обучения и загрузки Llama
- демонстрация чата с небольшой языковой моделью
Ограничения
Базовая модель обозначена как tiny-random, а число параметров составляет лишь 520,2 тыс., поэтому качество ответов и следование инструкциям могут быть ограничены. README не содержит результатов оценки или описания обучающих данных.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
II.10Разработка и данныеРазработка и эксплуатация AI/ML-системAI помогает создавать, оценивать, развёртывать и контролировать AI/ML-системы на всём жизненном цикле.30 задач49 000моделейII.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
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- c1a38dd