Uploaded finetuned model
- Developed by: Zeesnal786
- 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
- 17 июл 2026
Ссылки
llama32-3b-banking-merged
Дообученная 3,2-миллиардная модель Llama 3.2 для генерации текста и диалоговых задач с банковской тематикой.
15скачиваний за 30 дней0лайковвеса обновлены17 июл 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
Zeesnal786/llama32-3b-banking-merged — дообученная языковая модель на архитектуре Llama 3.2, разработанная Zeesnal786 на базе unsloth/Llama-3.2-3B-Instruct-bnb-4bit с использованием Unsloth и библиотеки TRL. Модель содержит 3,2 млрд параметров и предназначена для генерации текста и диалогового взаимодействия; название указывает на банковскую тематику дообучения, но README не описывает конкретные банковские сценарии или результаты.
Модель принимает текст и выдаёт текст. Для базовой модели указано контекстное окно 131 072 токена; карточка связывает модель с английским языком. Распространяется под лицензией Apache-2.0.
Сценарии применения
- генерация ответов на вопросы о банковских услугах
- создание диалогового помощника для банковских обращений
- подготовка черновиков ответов клиентам банка
Ограничения
README не приводит оценок качества, подробностей обучающих данных или проверенных банковских сценариев; пригодность для финансовых консультаций и точность ответов не подтверждены.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
III.4Корпоративные функцииКлиентская поддержка и customer successAI помогает быстрее решать обращения и предупреждать проблемы клиентов.20 задач9 831модельIV.2Отраслевые задачиБанки, платежи и инвестицииAI помогает управлять финансовым риском, платежами, инвестиционным анализом и обслуживанием клиентов.37 задач1 723моделиIII.2Корпоративные функцииИсследование рынка и маркетингAI помогает понимать рынок, создавать коммуникации и улучшать эффективность маркетинга.22 задачи8 594модели
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
- f3e07d9