/ Модель

Характеристики

Контекст
131 072 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
15 ГБ
Лицензия
Llama 3.1
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-8B
Библиотека
transformers
Опубликована
5 мая 2025

Llama8B-CreativeWritingVerifier

Классификация текстаТекст → label3 профессии

Дообученная на базе Llama 3.1 8B модель оценивает качество творческих рассказов и выдаёт скалярную оценку.

1 289скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены12 июн 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

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

SAA-Lab/Llama8B-CreativeWritingVerifier — модель оценки текста, разработанная SAA-Lab на базе Meta Llama 3.1 8B. Это дообученная плотная модель классификации последовательностей с 7,5 млрд параметров, предназначенная для присвоения рассказам на английском языке скалярной оценки в качестве reward-модели или верификатора. Она принимает сырой текст рассказа напрямую; модель не предназначена для генерации текста, а шаблон диалога и обёртка в промпт не требуются. Контекстное окно составляет 131 072 токена. Модель распространяется в формате Safetensors по лицензии Llama 3.1.

Сценарии применения

  • оценка качества коротких рассказов
  • ранжирование вариантов творческого текста
  • отбор рассказов по оценке reward-модели

Ограничения

Модель выдаёт оценку текста, а не генерирует его; её оценка не является гарантией литературного качества и может не подходить для текстов вне творческого письма.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Llama 8B Creative Writing Verifier

This model is a LlamaForSequenceClassification reward model for scoring creative-writing stories. It should be used as a scalar verifier/reward model, not as a text-generation model.

Usage

This is a reward model, not a text-generation model. Load it with AutoModelForSequenceClassification and score the story directly as raw text. Do not apply a chat template or wrap the story in a prompt.

import torch
from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer

model_id = "SAA-Lab/Llama8B-CreativeWritingVerifier"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto",
)

if tokenizer.pad_token is None:
    tokenizer.pad_token = tokenizer.eos_token
if model.config.pad_token_id is None:
    model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id

def reward(story: str) -> float:
    inputs = tokenizer(
        story.strip(),
        return_tensors="pt",
        truncation=True,
        max_length=4096,
    ).to(model.device)
    with torch.inference_mode():
        return model(**inputs).logits.squeeze(-1).float().item()

chosen_score = reward(chosen_story)
rejected_score = reward(rejected_story)
print(chosen_score > rejected_score)

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers · text-classification

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForSequenceClassification
Ревизия весов
81e7bc1

0 моделей