Диалоговая модель Llama на 3 млрд параметров, дообученная для генерации ответов с заданной персоной.
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
spp-util-t0-3b-instruct — разговорная модель семейства Llama, разработанная Raghav Singhal. Это дообученная версия Raghav-Singhal/spp-util-t0-3b-base с 3 млрд параметров, предназначенная для генерации текста в диалогах. Обучение с учётом персоны проведено на наборах VityaVitalich/sp-sft-util-normal-300k и VityaVitalich/sp-sft-util-safety-180k; использовалось поле messages_cite, один проход по данным и функция потерь только для ответов. Контекст модели — 2048 токенов.
Модель рассчитана на диалоговые сценарии, где важны заданная персона и следование обучающему шаблону epe-template-nosys. README указывает, что системный промпт не используется. В метаданных указан формат safetensors и библиотека Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.
Контекст ограничен 2048 токенами; README сообщает, что модель обучалась без системного промпта и рассчитана на шаблон epe-template-nosys. Лицензия и сведения о качестве на конкретных задачах в предоставленных данных отсутствуют.
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Persona-binding SFT of Raghav-Singhal/spp-util-t0-3b-base on VityaVitalich/sp-sft-util-normal-300k (270,000) and VityaVitalich/sp-sft-util-safety-180k (30,000, 10% safety), field messages_cite. LR 1e-4, one epoch, global batch 128, response-only loss.
Chat template: epe-template-nosys (the training template). No system prompt; assistant turns open with <|im_start|><assistant>.
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм · transformers
Подбираем GPU…