/ Модель

Характеристики

Контекст
8 192 токена
Параметры
7,5 млрд
Размер весов
16,1 ГБ
Лицензия
Llama 3
Архитектура
llama · dense
Базовая модель
Llama-3.1-8B
Опубликована
11 мая 2024

Question_Builder

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная на базе Llama 3.1 8B модель генерирует вопросы по коротким текстовым фрагментам для создания наборов данных.

46скачиваний за 30 дней11лайковвеса обновлены26 янв 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.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. 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

Question_Builder — дообученная SicariusSicariiStuff модель на базе Meta Llama 3.1 8B, предназначенная для генерации вопросов по коротким фрагментам текста и создания наборов данных. Модель работает как генератор текста, поддерживает диалоговый режим и рассчитана на английский язык. В метаданных указаны 7,5 млрд параметров и контекст до 8192 токенов; доступны варианты FP16 и GGUF.

Модель ориентирована на использование через API: ей передают несколько коротких предложений, а она помогает сформировать вопросы для обучающих датасетов. Она не предназначена для ответов на вопросы. Лицензия указана как Llama 3 Community License. README рекомендует детерминированные настройки генерации с repetition penalty 1.2; качество и применимость к длинным текстам не охарактеризованы.

Сценарии применения

  • создание вопросов по коротким текстам для датасета
  • автоматическая подготовка обучающих примеров в формате вопроса
  • генерация вопросов по фрагментам текста через API

Ограничения

Модель предназначена для генерации вопросов, а не для ответов на них; README рекомендует использовать короткие фрагменты текста. Качество на длинных текстах и на языках помимо английского не подтверждено.

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

Available in FP16 and GGUF:

Model Details

This model doesn't answer questions🫢! Its goal is to assist the open-source community to easily create new datasets🤗 The best use case is via API, the recommended length of the data is a few short sentences.

The recommended prompt setting is Debug-deterministic with repetition_penalty 1.2:


temperature: 1
top_p: 1
top_k: 1
typical_p: 1
min_p: 1
repetition_penalty: 1.2

Examples:


Citation Information

@llm{Question_Builder,
  author = {SicariusSicariiStuff},
  title = {Question_Builder},
  year = {2024},
  publisher = {Hugging Face},
  url = {https://huggingface.co/SicariusSicariiStuff/Question_Builder}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlamaForCausalLM
Ревизия весов
fafe6d3

0 моделей