Дообученная на примерах кода диалоговая модель Llama для генерации программного кода.
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.
Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.
Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.
Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.
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.
Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face
Это финальная готовая к инференсу модель для генерации кода, созданная методом supervised fine-tuning на базе meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct. Разработчик обучал её на llama3b_code_sft_data с упорядоченной подачей примеров и равномерным повторным воспроизведением данных с коэффициентом 1,0; представлена версия на шаге оптимизатора 65. Модель имеет плотную архитектуру LlamaForCausalLM, содержит 3,2 млрд параметров и работает с контекстом до 131 072 токенов.
Модель предназначена для генерации кода в диалоговом формате и готова к запуску через Transformers; веса доступны в формате safetensors. README не уточняет поддерживаемые языки программирования, результаты оценки качества или конкретные ограничения. Базовая модель распространяется по лицензии Llama 3.2 Community License; условия лицензии производной модели следует сверить с её репозиторием и лицензией базовой модели.
README не приводит результатов бенчмарков и не перечисляет поддерживаемые языки программирования. Указан ранний чекпойнт на шаге обучения 65, поэтому качество и устойчивость модели для практического применения по карточке оценить нельзя.
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Inference-ready final coding-SFT model for llama3b_sft_rp_uniform_lam1 at optimizer step 65. Training uses llama3b_code_sft_data, order ordered, replay strategy uniform, and replay lambda 1.0.
See delivery_manifest.json for immutable source lineage and file checksums.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…