Uploaded finetuned model
- Developed by: TheShankarRaju
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-unsloth-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 7,5 млрд
- Размер весов
- 16,1 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- meta-llama-3.1-8b-instruct-unsloth-bnb-4bit
- Опубликована
- 19 авг 2026
Ссылки
Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-SB-Summarization
Дообученная текстовая модель Llama 3.1 для генерации ответов и суммаризации текста.
36скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены19 авг 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 «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
TheShankarRaju/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-SB-Summarization — дообученная модель семейства Llama 3.1 от TheShankarRaju на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-unsloth-bnb-4bit. В карточке указано, что модель обучалась с Unsloth и библиотекой TRL; метаданные описывают её как плотную авторегрессионную языковую модель с архитектурой LlamaForCausalLM и примерно 7,5 млрд параметров.
Модель предназначена для генерации текста в диалоговом формате; название указывает на сценарии суммаризации, однако README не приводит примеров или подробностей обучения, поэтому качество и специализацию для конкретных видов суммаризации подтвердить нельзя. Метаданные указывают контекст до 131072 токенов и английский язык. Репозиторий содержит веса safetensors; лицензия — Apache-2.0.
Сценарии применения
- суммаризация длинных англоязычных текстов
- составление краткого пересказа документа
- генерация ответов в диалоговом интерфейсе
Ограничения
README не содержит результатов оценки, обучающих данных или примеров, поэтому качество суммаризации и устойчивость на разных типах текстов не установлены. Английский язык указан в метаданных; поддержка других языков не подтверждена.
Для каких профессий подходит5
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделейIV.9Отраслевые задачиМедиа, журналистика, культура, архивы и игрыAI помогает создавать, искать, сохранять и персонализировать медиа, культурный и игровой контент.44 задачи14 938моделейI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923модели
Также подходит для
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
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 1a27ed2