/ Модель

Характеристики

Контекст
32 768 токенов
Параметры
1 млрд
Архитектура
gemma3_text · dense
Базовая модель
gemma-3-1b-it
Библиотека
transformers
Опубликована
30 авг 2026

gemma-3-1b-it-faroese-full-experiment4

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная компактная модель Gemma 3 для генерации текста и диалоговых ответов с экспериментальным фокусом на фарерский язык.

99скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены30 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.

  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

Модель V4ldeLund/gemma-3-1b-it-faroese-full-experiment4 — дообученная с помощью TRL версия Gemma 3 1B IT, созданная автором репозитория на основе google/gemma-3-1b-it. Это плотная языковая модель с архитектурой Gemma3ForCausalLM, предназначенная для генерации текста и диалоговых ответов; карточка показывает пример общения в формате сообщений user/assistant.

Модель содержит около 1 млрд параметров и поддерживает контекст до 32 768 токенов. Название указывает на фокус эксперимента на фарерском языке, однако карточка не описывает обучающие данные или результаты оценки качества на этом языке. Репозиторий содержит веса safetensors и рассчитан на запуск через Transformers.

Лицензия в предоставленных данных не указана. Как компактная инструктивная модель, она может использоваться для локальных диалоговых сценариев, но качество ответов и владение фарерским языком следует проверять на целевых примерах.

Сценарии применения

  • диалоговые ответы на фарерском языке
  • генерация коротких текстов по запросу
  • ответы на вопросы в формате чата

Ограничения

Карточка не приводит метрик качества или подробностей обучающих данных, поэтому пригодность для фарерского языка и конкретных сценариев нужно проверять отдельно. Лицензия не указана в предоставленных данных.

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

Model Card for gemma-3-1b-it-faroese-full-experiment4

This model is a fine-tuned version of google/gemma-3-1b-it. It has been trained using TRL.

Quick start

from transformers import pipeline

question = "If you had a time machine, but could only go to the past or the future once and never return, which would you choose and why?"
generator = pipeline("text-generation", model="V4ldeLund/gemma-3-1b-it-faroese-full-experiment4", device="cuda")
output = generator([{"role": "user", "content": question}], max_new_tokens=128, return_full_text=False)[0]
print(output["generated_text"])

Training procedure

This model was trained with SFT.

Framework versions

  • TRL: 1.11.0
  • Transformers: 5.16.1
  • Pytorch: 2.13.0
  • Datasets: 5.0.1
  • Tokenizers: 0.23.1

Citations

Cite TRL as:

@software{vonwerra2020trl,
  title   = {{TRL: Transformers Reinforcement Learning}},
  author  = {von Werra, Leandro and Belkada, Younes and Tunstall, Lewis and Beeching, Edward and Thrush, Tristan and Lambert, Nathan and Huang, Shengyi and Rasul, Kashif and Gallouédec, Quentin},
  license = {Apache-2.0},
  url     = {https://github.com/huggingface/trl},
  year    = {2020}
}

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
Gemma3ForCausalLM
Ревизия весов
e98eeda

0 моделей