Uploaded finetuned model
- Developed by: SsemuliJoseph
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit
This gemma3 model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Размер весов
- 8,6 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- gemma3 · dense
- Базовая модель
- gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 28 июн 2026
Ссылки
gemma-3-finetune
Изображение и текст → текст4 профессии
Дообученная Gemma 3 для диалога и ответов на вопросы по изображениям и тексту.
13скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены28 июн 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 «Изображение → 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
SsemuliJoseph/gemma-3-finetune — дообученная SsemuliJoseph мультимодальная модель семейства Gemma 3 на базе unsloth/gemma-3-4b-it-unsloth-bnb-4bit. Она принимает текст и изображения и формирует текстовые ответы; карточка классифицирует её как image-text-to-text и отмечает возможности чата и работы с изображениями. Модель обучалась с использованием Unsloth и библиотеки TRL от Hugging Face.
Модель подходит для диалога по изображениям и ответов на вопросы о визуальном содержимом с текстовым вводом. Карточка не описывает конкретную специализацию дообучения или его результаты. Репозиторий распространяется по лицензии Apache-2.0.
Сценарии применения
- вопросы и ответы по изображению
- описание содержимого изображения в чате
- диалог с текстовым и визуальным контекстом
Ограничения
Карточка не уточняет специализацию и качество дообучения. Язык карточки — английский; поддержка других языков не подтверждена.
Для каких профессий подходит4
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.15Универсальные способностиДоступность и ассистивные технологииAI помогает делать цифровую и физическую среду доступнее для людей с различными ограничениями.17 задач8 953моделиI.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейI.4Универсальные способностиОбработка документов и формAI помогает оцифровывать документы, проверять их комплектность и сокращать ручной ввод данных.16 задач7 180моделейI.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
- Gemma3ForConditionalGeneration
- Ревизия весов
- 9dae8c8