Uploaded finetuned model
- Developed by: Xypher06
- License: apache-2.0
- Finetuned from model : unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-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-bnb-4bit
- Опубликована
- 2 окт 2025
Ссылки
DocLLM
Дообученная на базе Llama 3.1 8B Instruct разговорная модель для генерации текста и диалогов.
38скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены2 окт 2025
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
Xypher06/DocLLM — дообученная разработчиком Xypher06 разговорная языковая модель семейства Llama на базе unsloth/meta-llama-3.1-8b-instruct-bnb-4bit. Она предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия. Модель содержит 7,5 млрд параметров, принимает текст и выдаёт текст; заявленная длина контекста — 131 072 токена. В карточке указано, что при обучении использовались Unsloth и библиотека TRL от Hugging Face.
Модель распространяется по лицензии Apache-2.0. README не описывает специализированные задачи, обучающие данные или преимущества настройки, поэтому её назначение сверх генерации текста и чата определить нельзя.
Сценарии применения
- ведение текстового диалога
- генерация ответов на текстовые запросы
- составление черновиков текста
Ограничения
Карточка не приводит результатов оценки качества, подробностей обучающих данных или сведений о специализированных возможностях; назначение модели описано лишь в общих чертах.
Для каких профессий подходит4
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 385моделейIII.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельI.7Универсальные способностиРечь, диалоги и встречиAI помогает понимать разговорную речь, поддерживать диалог и превращать встречи в структурированные результаты.17 задач26 923моделиI.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
- LlamaForCausalLM
- Ревизия весов
- 90c1f92