Uploaded model
- Developed by: VincentGOURBIN
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit
This llama model was trained 2x faster with Unsloth and Huggingface's TRL library.
Характеристики
- Контекст
- 131 072 токена
- Параметры
- 3,2 млрд
- Размер весов
- 6,4 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- llama · dense
- Базовая модель
- llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit
- Опубликована
- 3 дек 2024
Ссылки
Llama-3.2-3B-Fluxed
Дообученная 3,2-миллиардная модель Llama для генерации текста и диалогов на английском языке.
20скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены3 дек 2024
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
Llama-3.2-3B-Fluxed — дообученная VincentGOURBIN языковая модель для генерации текста и диалогового взаимодействия. Она основана на unsloth/llama-3.2-3b-instruct-bnb-4bit, использует плотную архитектуру LlamaForCausalLM и содержит 3,2 млрд параметров. В карточке указаны поддержка контекста до 131 072 токенов, формат safetensors и применение Unsloth и TRL при обучении.
Модель подходит для генерации ответов в чате и других задач продолжения текста на английском языке. Метаданные также указывают интерфейс вызова инструментов. Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не уточняет специализацию дообучения или результаты оценки качества, поэтому пригодность для конкретных задач следует проверять на собственных примерах.
Сценарии применения
- генерация ответов в англоязычном чате
- продолжение англоязычного текста
- создание диалогового помощника
- подключение вызова инструментов в текстовом приложении
Ограничения
README не описывает специализацию дообучения и не приводит оценок качества. Поддержка интерфейса вызова инструментов указана в метаданных, но качество выполнения таких вызовов не подтверждено.
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 385моделейII.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделейI.14Универсальные способностиАвтоматизация процессов и AI-агентыAI помогает выполнять многошаговые цифровые процессы и координировать действия между системами.20 задач26 022моделиI.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель
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
- e7b225b