/ Модель

Характеристики

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

gemma-3-1b-pt-faroese-experiment5

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Дообученная версия Gemma 3 с 1 млрд параметров для экспериментов с генерацией текста на фарерском языке.

95скачиваний 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

V4ldeLund/gemma-3-1b-pt-faroese-experiment5 — дообученная с помощью TRL текстовая модель на архитектуре Gemma 3, созданная на базе предварительно обученной google/gemma-3-1b-pt. В репозитории указано, что это эксперимент с фарерским языком, однако сведения о составе обучающих данных и результатах оценки не приведены.

Модель содержит 1 млрд параметров, использует плотную архитектуру Gemma3ForCausalLM и формат safetensors. Метаданные указывают контекст до 32 768 токенов и возможность диалоговой генерации; пример запуска показывает генерацию продолжения ответа на пользовательский запрос через Transformers. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

  • генерация текста на фарерском языке
  • эксперименты с диалоговыми ответами на фарерском
  • проверка качества дообучения Gemma 3 для фарерского языка

Ограничения

Карточка не приводит оценок качества, описания обучающих данных или сравнений; назначение для фарерского языка обозначено как эксперимент. Лицензия в предоставленных данных не указана.

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-pt-faroese-experiment5

This model is a fine-tuned version of google/gemma-3-1b-pt. 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-pt-faroese-experiment5", 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
2bfae25

0 моделей